Previsão de séries temporais por meio de redes neurais.

dc.description.resumo	O objetivo deste trabalho foi gerar previsões e comparar a precisão preditiva no curto prazo de redes neurais perceptron multi-camada (MLP) e máquina de aprendizagem extrema (ELM), na previsão da produção de petróleo. Foram utilizadas três séries temporais do sistema de gerenciamento de séries temporais do Banco Central do Brasil (BCB). Os dados são referentes a produção de gás natural, óleo bruto e petróleo registradas entre janeiro de 2007 a setembro de 2017. Com uso do software R e a extensão R studio. As predições da produção abrangeram o intervalo de outubro a dezembro de 2017, sendo então comparadas aos dados reais do mesmo período. As previsões da MLP e ELM foram comparadas por meio dos critérios MAPE e MAD, onde os resultados gerados pelas medidas de erros mostraram que a ELM teve o melhor desempenho individual, MLP e ELM geraram previsões excelentes. Para pesquisas futuras sugerimos análises de previsões de curto, médio e longo prazo fora da amostra.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia de Produção.	pt_BR
dc.citation.issue	6	pt_BR
dc.title	Previsão de séries temporais por meio de redes neurais.	pt_BR
dc.date.issued	2018
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/31955
dc.date.accessioned	2023-10-11T13:13:05Z
dc.date.available	2023-10-11
dc.date.available	2023-10-11T13:13:05Z
dc.type	Artigo de Evento	pt_BR
dc.subject	Redes neurais	pt_BR
dc.subject	Perceptron multi-camada	pt_BR
dc.subject	Petróleo - previsão de produção	pt_BR
dc.subject	Previsão de produção de petróleo	pt_BR
dc.subject	Máquina de aprendizagem extrema	pt_BR
dc.subject	Neural networks	pt_BR
dc.subject	Multi-layer Perceptron	pt_BR
dc.subject	Oil - production forecast	pt_BR
dc.subject	Oil production forecast	pt_BR
dc.subject	Extreme Learning Machine	pt_BR
dc.subject	Redes neuronales	pt_BR
dc.subject	Perceptrón multicapa	pt_BR
dc.subject	Petróleo - previsión de producción	pt_BR
dc.subject	Previsión de producción de petróleo	pt_BR
dc.subject	Máquina de aprendizaje extrema	pt_BR
dc.subject	Les réseaux de neurones	pt_BR
dc.subject	Perceptron multicouche	pt_BR
dc.subject	Pétrole - prévisions de production	pt_BR
dc.subject	Prévisions de production pétrolière	pt_BR
dc.subject	Machine d’apprentissage extrême	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	PORTO, Bruno Matos.
dc.creator	PHILIPPI, Daniela Althoff.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Time series forecasting using neural networks.	pt_BR
dc.identifier.citation	PORTO, Bruno Matos; PHILIPPI, Daniela Althoff. Previsão de séries temporais por meio de redes neurais. 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/31955	pt_BR