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Modelos de redes neurais recorrentes para previsão de series temporais de memorias curta e longa

Modelos de redes neurais recorrentes para previsão de series temporais de memorias curta e longa

Daniel Takata Gomes

DISSERTAÇÃO

Português

T/UNICAMP G585m

[Recurrent neural networks for prediction of short and long memory time series]

Campinas, SP : [s.n.], 2005.

137p. : il.

Orientador: Emanuel Pimentel Barbosa

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica

Resumo: É de grande interesse o estudo de previsão de séries temporais, ou seja, conseguir identificar características do processo num ponto futuro. Para isso, é necessário estimar com precisão, ou pelo menos com uma boa aproximação, o processo gerador dos dados. Nos últimos anos, modelos de redes... Ver mais
Abstract: Forecasting of time series is a topic of great interest nowadays. To do so, the data generating process needs to be estimated with a good degree of accuracy. In the last years, artificial neural networks are becoming more important in the statistical community. The more basic structure of... Ver mais

Modelos de redes neurais recorrentes para previsão de series temporais de memorias curta e longa

Daniel Takata Gomes

										

Modelos de redes neurais recorrentes para previsão de series temporais de memorias curta e longa

Daniel Takata Gomes

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