Daily and monthly sugar price forecasting using the mixture of local expert models

AUTOR(ES)

Melo, Brício de, Milioni, Armando Zeferino, Nascimento Júnior, Cairo Lucio

FONTE

Pesquisa Operacional

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007-08

RESUMO

Este artigo aborda a aplicação de Modelos da Composição de Especialistas Locais (MCEL) para previsão de preços diários e mensais da comodity açúcar da bolsa de valores de Nova York. Esta técnica pode ser vista como método de previsão que realiza simultaneamente análise exploratória de dados assim como modelagem matemática. Dado um conjunto de dados, a idéia básica é a seguinte: 1) uma Rede Neural de Kohonen é utilizada para dividir o conjunto de dados em clusters, 2) várias técnicas de modelagem são utilizadas para calibrar modelos para cada cluster, 3) o melhor modelo para cada cluster é selecionado e denominado Modelo de Especialista Local. Finalmente, uma Rede Supervisora combina as saídas de cada um dos Modelos de Especialista Local. Com a finalidade de comparação, as mesmas técnicas de modelagem são também avaliadas atuando como Especialistas Globais, ou seja, quando as técnicas usam o conjunto de dados único, sem clusters.

ASSUNTO(S)

modelos da composição de especialistas locais previsão de séries temporais redes neurais

Documentos Relacionados

• FORECASTING DAILY LOAD DATA USING STRUCTURAL MODELS AND CUBIC SPLINE
• Estimating and Forecasting the Volatility of Brazilian Finance Series Using Arch Models (Preliminary Version)
• Hourly, Daily, and Monthly Soil Temperature Fluctuations in a Drought Tolerant Crop
• Forecasting Accuracy and Estimation Uncertainty using VAR Models with Short- and Long-Term Economic Restrictions: A Monte-Carlo Study
• Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso