[pt] O MODELO DE REDES NEURAIS GLOBAIS-LOCAIS
[pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialist...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2003 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:3694 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3694&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3694 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] REDE NEURAL [pt] MISTURA DE ESPECIALISTAS [pt] ESTIMACAO DE PARAMETROS [pt] IDENTIFICABILIDADE [pt] MODELOS NAO-LINEARES [pt] REDES NEURAIS GLOBAIS LOCAIS [en] NEURAL NETWORKS [en] MIXTURE OF EXPERTS [en] PARAMETER ESTIMATION [en] MODEL IDENTIFIABILITY [en] NONLINEAR MODELS [en] LOCAL GLOBAL NEURAL NETWORKS |
| Sumario: | [pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade, identificabilidade do modelo, existência, consistência e normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros. Considera-se também uma estratégia de construção do modelo e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação, apresentando uma solução para o cálculo de valores iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na literatura de modelos não lineares. |
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