Resumen

VELASQUEZ-HENAO, Juan David; FRANCO-CARDONA, Carlos Jaime  y  OLAYA-MORALES, Yris. Uma revisão da DAN2 (arquitetura dinâmica para redes neurais artificiais) modo de previsão de séries temporais. Ing. Univ. [online]. 2012, vol.16, n.1, pp.135-146. ISSN 0123-2126.

Recentemente, Ghiassi, Saidane e Zimbra [Int J Forecasting, vol. 21, 2005, pp. 341-362] apresentaram uma rede neural artificial de arquite-tura dinâmica (DAN2) para a previsão de séries temporais, que se desempenha significativamente melhor que as redes neurais tradicionais e que a metodologia ARIMA. O objetivo principal deste artigo é demonstrar que o modelo original DAN2 pode ser reescrito como um modelo aditivo. Mostra-se que a formulação proposta tem várias vantagens: se reduz o número total de parâmetros por estimar, permite estimar todos os parâmetros lineares usando mínimos quadrados ordinários e melhora-se a busca do ótimo global da função de erro usada para estimar os parâmetros do modelo. A fim de confirmar a efetividade de nossa aproximação, estimaram-se dois modelos para uma das séries temporais usadas como benchmark quando o modelo DAN2 original foi proposto. Os resultados indicam que nossa aproximação é capaz de encontrar modelos com uma precisão similar ou melhor que o modelo DAN2 original.

Palabras clave : Redes neurais (computadores); inteligência artificial; programação lógica; análise de séries temporais.

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