Método neuro-estatístico para predição de séries temporais ruidosas / Neural statistical method to noisy time series prediction

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O presente trabalho trata da criação de uma nova abordagem para predição de séries temporais ruidosas, com modelo desconhecido e que apresentam grandes não-linearidades. O novo método neuro-estatístico proposto combina uma rede neural de múltiplas camadas com o método estatístico Filtro de Kalman Estendido. A justificativa para a junção dessas abordagens é o fato de possuírem características complementares para o tratamento das peculiaridades das séries descritas. Quanto ao ruído, o FKE consegue minimizar a sua influência, trabalhando com a variância do ruído extraído dos dados reais. Quanto ao modelo gerador da série, as redes neurais aproximam a sua função, aprendendo a partir de amostras dos próprios dados. Grandes não-linearidades também são tratadas pelas RNs. O método neuro-estatístico segue a estrutura do FKE, utilizando a RN como processo preditivo. Com isso, elimina-se a necessidade de conhecimento prévio da função de transição de estados. O poder de tratamento de não-linearidades da RN é mantido, utilizando-se a previsão desta como estimativa de estado e os seus valores internos para cálculo das jacobianas do FKE. As matrizes de covariâncias dos erros de estimativa e dos ruídos são utilizadas para melhora do resultado obtido pela RN. A rede é treinada com um conjunto de dados retirado do histórico da série, de maneira off-line, possibilitando o uso de poderosas estruturas de redes de múltiplas camadas. Os resultados do método neuro-estatístico são comparados com a mesma configuração de RN utilizada em sua composição, sendo ambos aplicados na série caótica de Mackey-Glass e em uma série combinada de senos. Ambas séries possuem grandes não-linearidades e são acrescidas de ruído. O novo método alcança resultados satisfatórios, melhorando o resultado da RN em todos os experimentos. Também são dadas contribuições no ajuste dos parâmetros do FKE, utilizados no novo método. O método híbrido proporciona uma melhora mútua entre a RN e o FKE, explicando os bons resultados obtidos.

ASSUNTO(S)

artificial intelligence redes neurais inteligência artificial artificial neural networks statistical methods extended kalman filter time series prediction noise

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