Uma nova metodologia híbrida inteligente para a previsão de séries temporais
Neste trabalho é realizado um estudo sistemático para a resolução do problema de previsão de séries temporais com a utilização de técnicas de Inteligência Artificial. Inicialmente, modelos de Box & Jenkins são aplicados para a previsão de séries temporais para a geração de um padrão de referênci...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2006 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFPE |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2640 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2640 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Previsão de séries temporais Redes neurais artificiais Algoritmos genéticos Sistemas híbridos inteligentes Sistemas de apoio à decisão |
| Sumario: | Neste trabalho é realizado um estudo sistemático para a resolução do problema de previsão de séries temporais com a utilização de técnicas de Inteligência Artificial. Inicialmente, modelos de Box & Jenkins são aplicados para a previsão de séries temporais para a geração de um padrão de referência. São investigadas então técnicas da Inteligência Artificial mais comumente encontradas na literatura, como redes neurais artificiais e algoritmos genéticos, bem como um sistema híbrido inteligente resultante da união destas duas técnicas. Observando as deficiências e os pontos fortes das metodologias estudadas, foi desenvolvido um novo método para a previsão de séries temporais, the Time-lag Added Evolutionary Forecasting (TAEF) Method, combinando redes neurais artificiais, um algoritmo genético modificado, um mecanismo de busca evolutiva pela dimensionalidade mínima necessária para a reconstrução do espaço de fase gerador da série, e um procedimento de pós-processamento para a determinação da fase da previsão gerada. Experimentos extensivos realizados com o Método TAEF com séries temporais de natureza, complexidade e características de comportamento diversificadas, comprovam a eficiência e robustez do método proposto. Tendo sido testado em um conjunto de oito séries temporais, sendo duas séries artificiais (série do Mapa de H_enon e série Random Walk), duas de fenômenos naturais (série das Manchas Solares e série de Medidas de Brilho de uma Estrela) e quatro séries econômicas e financeiras (Índice Dow Jones, Índice Nasdaq, Índice S&P500 e Ações da Petrobras), o método TAEF apresenta um desempenho de previsão comprovadamente superior às demais técnicas investigadas e a vários outros trabalhos encontrados na literatura. Além deste experimentos, séries artificiais com características peculiares também foram criadas para a certificação da robustez do método, como séries de Random Walk com Drift e/ou Sazonalidade aditiva, Séries geradas a partir de modelos GARCH, SETAR e STAR. Por fim, simulações de um sistema de apoio à decisão para a compra e venda de ações na bolsa de valores do estado de São Paulo (Bovespa) são montadas, demonstrando a possibilidade de uso prático do método TAEF, consolidando-o como uma nova metodologia viável e de alto desempenho para a resolução do problema de previsão de séries temporais |
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