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http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2896
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor1 | Costa, Anderson Bessa da | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7301361373989213 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Batista Junior, Joinvile | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7711394117839430 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Odakura, Valguima Victoria Viana Aguiar | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/0165414661753032 | pt_BR |
dc.creator | Veríssimo, Joselmo da Luz | - |
dc.date.accessioned | 2020-04-22T13:06:11Z | - |
dc.date.available | 2020-04-22T13:06:11Z | - |
dc.date.issued | 2016-09-23 | - |
dc.identifier.citation | VERÍSSIMO, Joselmo da Luz. Séries temporais: um estudo de previsão. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologias, Universidade Federal da Grande Dourados, Dourados, MS, 2016. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/2896 | - |
dc.description.abstract | This work presents a prediction study of time series. A time series and a set of data points (information) observed over time. The study uses the ARIMA and Neural Networks and methodologies to make data predictions, seeking to identify among the studied methods the most effective based on the results obtained. Each methodology has its own characteristics in the search for the best result. ARIMA models are a combination of three components which can be interpreted as "filters", which are important parameters for the model in predicting the data. Neural Networks is based on the idea of learning, as well as in the brain, the information received is processed, used to train the network and a model is used that can he used to medict new dat. | en |
dc.description.resumo | Este trabalho apresenta um estudo de predição realizado com séries temporais. Uma série temporal é o conjunto de pontos experimentais (informações) observados ao longo do tempo. O estudo utiliza as metodologias ARIMA e Redes Neurais para realizar as previsões de dados, buscando identificar entre as metodologias estudadas aquela que pode ser considerada de maior eficácia na comparação dos resultados obtidos. Cada metodologia apresenta características próprias na busca pelo melhor resultado. Os modelos ARIMA são uma combinação de três componentes, que podem ser interpretados como ”filtros”, sendo estes parâmetros importantes para o modelo na previsão dos dados. As Redes Neurais baseiam-se na ideia de aprendizado, assim como no cérebro, as informações recebidas são processadas, treina-se a rede e espera a indicação do resultado conforme seu aprendizado. | pt_BR |
dc.description.provenance | Submitted by Alison Souza (alisonsouza@ufgd.edu.br) on 2020-04-22T13:06:11Z No. of bitstreams: 1 JoselmoLuzVerissimo.pdf: 2457899 bytes, checksum: 942a79615f37e32ff04e8ade94cba8fb (MD5) | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2020-04-22T13:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoselmoLuzVerissimo.pdf: 2457899 bytes, checksum: 942a79615f37e32ff04e8ade94cba8fb (MD5) Previous issue date: 2016-09-23 | en |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal da Grande Dourados | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFGD | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Séries temporais (linguagem de programação) | pt_BR |
dc.subject | Time Series (Computer program language) | en |
dc.subject | Rede neural (Ciência da computação) | pt_BR |
dc.subject | Neural computers | en |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO | pt_BR |
dc.title | Séries temporais: um estudo de previsão | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Sistemas de Informação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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JoselmoLuzVerissimo.pdf | 2,4 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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