On the importance of nonlinear modeling in computer performance prediction

Computers are nonlinear dynamical systems that exhibit complex and sometimes even chaotic behavior. The models used in the computer systems community, however, are linear. This paper is an exploration of that disconnect: when linear models are adequate for predicting computer performance and when they are not. Specifically, we build linear and nonlinear models of the processor load of an Intel i7-based computer as it executes a range of different programs. We then use those models to predict the processor loads forward in time and compare those forecasts to the true continuations of the time seriesComment: Appeared in "Proceedings of the 12th International Symposium on Intelligent Data Analysis

Instabilidades e Não-Linearidades no Mercado Financeiro: Um estudo da Teoria do Caos aplicada ao Mercado de Câmbio

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.Durante os últimos séculos ocorreram significativas mudanças no pensamento sobre a dinâmica não-linear, principalmente a partir dos anos 60 com o advento e popularização de métodos computacionais. Desta forma, foi possível estudar melhor sistemas não-lineares, como por exemplo séries financeiras e econômicas. O objetivo deste trabalho é investigar se os mercados de câmbio apresentam dinâmica caótica. Para o desenvolvimento utilizou-se as séries históricas de taxa de câmbio provenientes do site do Federal Reserve. Elas serviram de dados de entrada do software Matlab, utilizando-se as seguintes taxas de câmbio, dólar/real, dólar/yuan, euro/dólar e libra/dólar. Posteriormente, foi calculado os retornos diários, e em cima dos retornos utilizou-se do método de informação mútua a média e dos falsos vizinhos para determinar respectivamente, a defasagem e a dimensão para reconstrução do espaço de fase. Com esses valores calculados tornou-se possível o cálculo dos expoentes máximo de Lyapunov através do método proposto por Rosenstein. Os resultados foram inconclusivos, pois os expoentes de Lyapunov não confirmam a hipótese de presença caótica nas séries históricas estudadas

Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas

Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016Centra modelos predictivos basados en redes neuronales destinados a pronosticar datos históricos de lluvia observados para la toma de desiciones. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorarse en numerosos aspectos y son una herramienta muy promisoria en el ámbito agropecuario