Comparação de modelos MLP/RNA e modelos Box-Jenkins em séries temporais não lineares

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

A capacidade de prever resultados futuros, ao se analisar uma série de dados, é uma importante ferramenta para o planejamento de qualquer empresa ou indústria. Porém, a literatura oferece muitas opções de ferramentas e modelos estatísticos que permitem obter estas previsões. Cada qual com suas características e recomendações. Dentre estes modelos, destacam-se os modelos de Box e Jenkins, e os modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) - com destaque aos modelos de perceptron de múltiplas camadas (MLP). Estas duas diferentes abordagens são comparadas nesta dissertação com relação a sua capacidade de obter previsões acuradas em séries de dados não lineares quanto a sua média. As abordagens foram comparadas utilizando-se a série mensal do índice de produção física industrial do Estado do Rio Grande do Sul. Bem como a série anual de manchas solares, sendo a segunda utilizada como caso-controle para as comparações, devido ao fato de que as suas propriedades já foram amplamente estudadas. No estudo da série do índice de produção física mensal, os modelos de Box e Jenkins obtiveram melhor rendimento. Na série das manchas solares foram os modelos MLP que se destacaram. Desta forma, não é possível afirmar se alguma das abordagens é superior - tratando-se de séries de dados não lineares quanto a sua média.

ASSUNTO(S)

ann redes neurais artificiais series temporais mlp planejamento e controle da produção box-jenkins arima modelos box-jenkins time series

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