Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Redes neurais artificiais para previsão de séries temporais
Jefferson Michael de Azevedo Junior, Hugo Valadares Siqueira

Última alteração: 2021-10-18

Resumo


No presente trabalho, realizamos a análise e implementação de uma rede neural do tipo perceptron de múltiplas camadas para previsão de séries temporais univariadas. A rede foi implementada na linguagem Python em ambiente virtual fornecido pela plataforma google colab. O treinamento foi realizado com base de dados disponíveis publicamente, coletadas por bots e separadas em intervalos de dez minutos. Os resultados obtidos são significados, com taxas de erro na casa dos 0,01 no pior caso avaliado.

Palavras-chave


Rede Neural; Série Temporal; Perceptron múltiplas camadas

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