Resumo
Aplicou-se os modelos ARIMA e de retropropagação na análise do comportamento da série de vendas de uma empresa de porte médio de Santa Maria, no período de janeiro de 1979 a dezembro de 1989. Inicialmente, avaliou-se os dados a partir de uma análise exploratória e das funções de autocorrelação e de autocorrelação parcial, com o objetivo de verificar a existência de componentes sazonais, de não estacionaridade e alcatoriedade dos dados. O número de unidades da camada intermediária foi determinado por tentativas. Utilizou-se a análise da serie residual para determinar o modelo mais adequado aos dados, bem como para escolher a melhor rede. A previsão pontual obtida através da rede Neural foi superior ao modelo ARIMA de Box-Jenkins
Rede Neural; ARIMA; Retropopagação
Redes neurais: uma aplicação na previsão de vendas
Angela P. Ansuj; Maria Emília Camargo; Deoclécio Gomes Petry
Programa de Pós-Graduação em Métodos Quantitativos. Departamento de Estatística - Centro de Ciências Naturais e Exatas - UFSM. Santa Maria, RS
RESUMO
Aplicou-se os modelos ARIMA e de retropropagação na análise do comportamento da série de vendas de uma empresa de porte médio de Santa Maria, no período de janeiro de 1979 a dezembro de 1989. Inicialmente, avaliou-se os dados a partir de uma análise exploratória e das funções de autocorrelação e de autocorrelação parcial, com o objetivo de verificar a existência de componentes sazonais, de não estacionaridade e alcatoriedade dos dados. O número de unidades da camada intermediária foi determinado por tentativas. Utilizou-se a análise da serie residual para determinar o modelo mais adequado aos dados, bem como para escolher a melhor rede. A previsão pontual obtida através da rede Neural foi superior ao modelo ARIMA de Box-Jenkins.
Palavras Chave: Rede Neural, ARIMA, Retropopagação
Texto completo disponível apenas em PDF.
Full text available only in PDF format.
- BOX, G. E. & JENKINS, G. M. Time séries analysis, forecasting and control San Francisco, Holden Day.
- CAMARGO, M. E. Modelagem Clássica e Bayesiana: uma evidência empírica do processo inflacionário brasileiro Tese de Doutorado. Programa de Pós-Graduação, UFSC, 1992.
- MELO, M. P. (1991). Redes Neurais Artificiais: uma aplicação à previsão de preços de derivados de Petróleo Dissertação de Mestrado. Depto de Informática. PUC-RJ.
- WASSERMAN, P.D. (1989). Neural Compreting. Theory and practice Van Nostrand Reinhold.
Datas de Publicação
-
Publicação nesta coleção
02 Dez 2010 -
Data do Fascículo
1994
