Terminal de consulta web

Predição não-linear de series temporais usando redes neurais RBF por decomposição em componentes principais

Predição não-linear de series temporais usando redes neurais RBF por decomposição em componentes principais

Maria Cristina Felippetto de Castro

TESE

Português

(Broch.)

T/UNICAMP C279p

Campinas, SP : [s.n.], 2001.

186p. : il.

Orientador : Dalton Soares Arantes

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação

Resumo: Esta tese apresenta uma nova técnica de predição não-linear de séries temporais através de redes neurais artificiais do tipo Radial Basis Function, com atribuição dos centros Gaussianos das funções de base radial por decomposição do espaço de dados em sub-espaços. A decomposição em... Ver mais
Abstract: This thesis proposes a new technique for non-linear time series forecasting based upon Radial Basis Function Neural Networks and the Karhunen-Loeve Transform. A significant performance improvement is obtained with the novel technique in comparison with usual prediction methods. By... Ver mais

Predição não-linear de series temporais usando redes neurais RBF por decomposição em componentes principais

Maria Cristina Felippetto de Castro

										

Predição não-linear de series temporais usando redes neurais RBF por decomposição em componentes principais

Maria Cristina Felippetto de Castro

    Exemplares

    Nº de exemplares: 2
    Não existem reservas para esta obra