Eficiência de métodos de agrupamento de dados na modelagem nebulosa Takagi-Sugeno

AUTOR(ES)

Luciano Alves

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

A modelagem de sistemas dinâmicos não-lineares que usam sistemas nebulosos tem sido cada vez mais reconhecida como um paradigma da previsão de séries temporais. Modelar um sistema por meio de um sistema nebuloso engloba um conjunto de regras nebulosas e de funções de pertinências. Nesta dissertação, o problema de previsão de séries temporais é abordado. Nesse contexto, são dois os objetivos dessa dissertação. O primeiro é de abordar aspectos fundamentais de previsão de séries temporais. O outro é desenvolver modelos matemáticos a partir de dados observados, que permitam a construção de modelos nebulosos através de técnicas de agrupamento de dados. Além disso, deseja-se apresentar um estudo comparativo de desempenho dos algoritmos de agrupamento escolhidos, visando melhorar a eficiência de seus resultados em duas aplicações de previsão de séries temporais na área de agronegócios, abrangendo séries históricas do álcool hidratado e da soja.

ASSUNTO(S)

prediction theory production engineering engenharia de producao time-series analysis análise de séries temporais lógica difusa teoria da previsão engenharia de produção - dissertações fuzzy logic

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