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dc.description.resumoO objetivo deste estudo foi realizar previsões da produção de petróleo e comparar a precisão dos modelos Holt-Winters (HW) e rede neural (NNAR). Foram utilizados os modelos de séries temporais (HW) ambas as versões e a (NNAR) com uso do software R, com base nos dados retirados do sistema de gerenciamento de séries temporais do Banco Central do Brasil (BCB). Os dados são referentes à produção de petróleo do Brasil entre janeiro de 2007 a junho de 2017. As predições da produção de petróleo abrangeram o intervalo de julho a setembro de 2017. As previsões dos modelos foram comparadas por meio das medidas de erro MAD, MSD e MAPE, onde os resultados gerados pelos critérios de avaliação mostraram que a (NNAR) é altamente precisa, assim superou todos os outros modelos. Para pesquisas futuras sugerimos previsões fora da amostra de (1 até 12 meses) de um vasto número de séries temporais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Produção.pt_BR
dc.citation.issue6pt_BR
dc.titleAplicação dos modelos de Holt-Winters e rede neural Feed-forward na previsão da produção de petróleo.pt_BR
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/31845-
dc.date.accessioned2023-10-06T21:20:46Z-
dc.date.available2023-10-06-
dc.date.available2023-10-06T21:20:46Z-
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.subjectAcuracidadept_BR
dc.subjectMedida de errospt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectModelos de Holt-Winterspt_BR
dc.subjectRede neural Feed-forwardpt_BR
dc.subjectPrevisão da produção de petróleopt_BR
dc.subjectAccuracypt_BR
dc.subjectError measurementpt_BR
dc.subjectTime seriespt_BR
dc.subjectHolt-Winters modelspt_BR
dc.subjectFeed-forward neural networkpt_BR
dc.subjectOil production forecastpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorPORTO, Bruno Matos.-
dc.creatorPHILIPPI, Daniela Althoff.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeApplication of Holt-Winters models and Feed-forward neural network in oil production forecasting.pt_BR
dc.identifier.citationPORTO, Bruno Matos; PHILIPPI, Daniela Althoff. Aplicação dos modelos de Holt-Winters e rede neural Feed-forward na previsão da produção de petróleo. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 6., 2018. Anais [...]. Salvador - BA: UNIFACS, 2018. ISSN: 2318-9258. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/31845pt_BR
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APLICAÇÃO DOS MODELOS DE HOLT-WINTERS E REDE NEURAL FEED-FORWARD - ANAIS VI SIMEP ARTIGO 2018.pdfAplicação dos modelos de Holt-Winters e rede neural Feed-forward na previsão da produção de petróleo. - Anais VI Simep Artigo 2018200.37 kBAdobe PDFView/Open
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