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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.12.2011.tde-24022011-180352
Documento
Autor
Nome completo
Jorge Luís Durgante Pasquotto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2011
Orientador
Banca examinadora
Zwicker, Ronaldo (Presidente)
Castro Junior, Francisco Henrique Figueiredo de
Oliveira, Mauri Aparecido de
Título em português
Previsão de séries temporais no varejo brasileiro: uma investigação comparativa da aplicação de redes neurais recorrentes de Elman
Palavras-chave em português
Econometria
Previsão de séries temporais
Redes neurais
Varejo
Resumo em português
Neste trabalho foi explorada a aplicação de redes neurais recorrentes simples, também conhecidas como Redes de Elman, na previsão de três séries temporais mensais do varejo de bens e serviços no Brasil. As variáveis destas séries estão relacionadas com a demanda de produtos farmacêuticos, adubos, e tráfego aéreo. As previsões com Redes de Elman foram comparadas com as realizadas por modelos lineares sazonais obtidos através da metodologia de Box-Jenkins.
Título em inglês
Forecasting time series in the Brazilian retail: a comparative investigation of the application of elman recurrent neural networks.
Palavras-chave em inglês
Econometrics
Forecasting (time-series analysis)
Neural networks
Retail
Resumo em inglês
In this work we explored the application of simple recurrent neural networks, also known as Elman networks, in the prediction of three series of retail goods and services in Brazil. The series are formed by variables related to the monthly demand for pharmaceuticals, fertilizers and domestic air traffic. The forecast with Elman networks were compared with those performed by seasonal linear models obtained by Box-Jenkins methodology.
 
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Data de Publicação
2011-04-05
 
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