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Delineamento de experimentos no treinamento de redes neurais artificiais para o problema de previsão de séries temporais não lineares
A time series is defined as a collection of observations of a variable over time, whose data
order has a fundamental importance due to the dependence between these consecutive values.
The analysis of these data, and the understanding of this correlation, is an important tool in
understanding phenomena in various sciences, such as Economics, Engineering and
Operations Management, where prices, demands and values are these variables. The modeling
of this data sequence provides its use in order to, based on historical data, make predictions
for future periods. This consecutive relationship can be considered complex and, not
uncommonly, non-linear. The use of Artificial Neural Networks has proven increasingly
effective in establishing pattern recognition, modeling and predicting future values. The
statistical programs available on the market provide user-friendly tools and results
demonstrated in several scientific available in publications, but the number of factors and levels
that are available for use during the training of Artificial Neural Networks, which may indicate
the need for hundreds of years to execute every possible combination. In this study, the
statistical methodology of Design of Experiments (DOE) is applied in order to determine the
best parameters of an Artificial Neural Network for the prediction of non-linear time series
and, thus, significantly reduce the time needed to point out the choice of the best Artificial
Neural Network capable of solving our prediction problem. Instead of using the most common
technique for training an Artificial Neural Network, that is, the empirical method, DOE is
proposed to be the best methodology. The main motivation for this dissertation was the
prediction of non-linear seasonal time series - which is related to many real problems, such as
short-term electrical load, daily prices and returns, water consumption, etc. A case study is
presented. The objective was fulfilled when it was proved to reach error results, between
prediction and real value, smaller for the Artificial Neural Network than the error reached with
the model.Uma série temporal é definida como uma coleção de observações de uma variável ao
longo do tempo, cuja ordem dos dados é de fundamental importância devido a dependência
entre estes valores consecutivos. A análise destes dados, e o entendimento desta correlação, é
um importante instrumento no entendimento de fenômenos em diversas ciências, como
Economia, Engenharias e Gestão de Operações, onde preços, demandas e valores são estas
variáveis. A modelagem desta sequência de dados proporciona a sua utilização no objetivo de,
com base nos dados históricos, realizar previsões para perÃodos futuros. Esta relação
consecutiva pode ser considerada complexa e, não incomum, não lineares. O uso de Redes
Neurais Artificiais tem se provado cada vez mais eficaz em estabelecer reconhecimento de
padrões, modelagem e a previsão de valores futuros. Os programas estatÃsticos disponÃveis no
mercado disponibilizam ferramentas de uso amigável e de resultados demonstrados em diversos
cientÃficos disponÃveis em publicações, porém o número de fatores e nÃveis que são
disponibilizados para utilização durante o treinamento das Redes Neurais Artificiais, o que pode
nos apontar a necessidade de centenas de anos para executarmos todas as combinações
possÃveis. Neste estudo a metodologia estatÃstica de Delineamento de Experimentos (Design of
Experiments - DOE) é aplicada com o propósito de determinar os melhores parâmetros de uma
Rede Neural Artificial para a previsão de séries temporais não lineares e, assim, reduzir
significativamente o tempo necessário para se apontar a escolha da melhor Rede Neural
Artificial capaz de resolver nosso problema de previsão. Ao invés de utilizarmos a técnica mais
comum de treinamento de uma Rede Neural Artificial, ou seja, o método empÃrico, o DOE é
proposto para ser a melhor metodologia. A principal motivação para esta dissertação foi a
previsão de séries temporais sazonais não lineares - que está relacionada com muitos problemas
reais, tais como carga elétrica de curto prazo, preços diários e retornos, consumo de água, etc.
Um estudo de caso é apresentado. O objetivo foi cumprido quando se comprovou atingir
resultados de erros, entre previsão e valor real, menores para a Rede Neural Artificial do que o
erro alcançado com o modelo