Comite de maquinas em predição de series temporais / Committee machines in time series prediction
AUTOR(ES)
Wilfredo Jaime Puma Villanueva
DATA DE PUBLICAÇÃO
2006
RESUMO
A capacidade de aproximação universal apresentada por redes neurais artificiais foi explorada nos últimos anos junto a problemas de classificação e regressão de dados, envolvendo técnicas de treinamento supervisionado. No entanto, as redes neurais resultantes podem produzir queda de desempenho frente a amostras de teste. Esta é a principal motivação para o emprego de comitês de máquinas, na forma de um ensemble ou uma mistura de especialistas. Um ensemble toma propostas de solução completas para um problema e se ocupa em selecionar e combinar essas propostas na obtenção de uma única resposta. Já numa mistura de especialistas, cada especialista é responsável por parte do problema e os especialistas, assim como o módulo que decide qual especialista irá atuar em cada caso, são sintetizados simultaneamente. A aplicação de comitês de máquinas em predição de séries temporais indica que esta estratégia pode conduzir a ganhos de desempenho, quando comparado ao uso de um único preditor e considerando vários casos de estudo. Ainda no contexto de predição, foram investigadas duas técnicas para seleção de variáveis, além de ser avaliado o desempenho de duas propostas de partição da série temporal em conjuntos de treinamento, validação e teste. Os resultados de teste de significância do ganho de desempenho permitem apontar uma técnica de seleção e uma proposta de partição como as mais indicadas
ASSUNTO(S)
analise de series temporais - processamento de dados redes neurais neural networks (computer science) time-series analysis
