Previsões para a série de tempo Canadian Lynx usando método que combina redes neurais artificiais, encolhimento e decomposição wavelet
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A previsão de séries temporais é largamente utilizada nas diversas áreas do conhecimento humano, principalmente no planejamento e direcionamento estratégico das empresas. O sucesso desta tarefa depende das técnicas de previsões aplicadas. Neste artigo, é proposta uma metodologia híbrida para se projetar séries temporais. Para a validação da metodologia foi escolhida uma série de tempo já modelada por outros autores, possibilitando a comparação dos resultados. A metodologia proposta integra as seguintes técnicas: encolhimento wavelet, decomposição wavelet de nível r e redes neurais artificiais (RNAs). Primeiramente, uma série temporal a ser prevista é submetida ao método de filtragem wavelet proposto, o qual a decompõe em componentes de tendência e de resíduo linear. Em seguida, ambas são decompostas via decomposição de nível r, gerando, para cada uma, r+1 componentes wavelet (CWs); e, em seguida, cada CW é individualmente modelada por uma RNA. Finalmente, as previsões para todas as CWs são linearmente combinadas, produzindo as previsões para a série temporal supracitada. Para avaliá-lo, a série temporal de Canadian Lynx foi usada e todos os resultados alcançados pelo método proposto foram melhores do que outros existentes na literatura.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle