Use of artificial neural networks for prognosis of charcoal prices in Minas Gerais

Abstract

ABSTRACT:Energy is an important factor of economic growth and is critical to the stability of a nation. Charcoal is a renewable energy resource and is a fundamental input to the development of the Brazilian forest-based industry. The objective of this study is to provide a prognosis of the charcoal price series for the year 2007 by using Artificial Neural Networks. A feedforward multilayer perceptron ANN was used, the results of which are close to reality. The main findings are that: real prices of charcoal dropped between 1975 and 2000 and rose from the early 21st century; the ANN with two hidden layers was the architecture making the best prediction; the most effective learning rate was 0.99 and 600 cycles, representing the most satisfactory and accurate ANN training. Prediction using ANN was found to be more accurate when compared by the mean squared error to other studies modeling charcoal price series in Minas Gerais state.Key words: Forest economics, time series, prediction. USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA A PROGNOSE DOS PREÇOS DO CARVÃO VEGETAL EM MINAS GERAIS

Metodologia FUZZY TOPSIS como Critério de Seleção de Fornecedores em uma Indústria Farmacêutica

“…No ramo das negociações envolvendo preços de mercado futuro, o método do planejamento por cenários é valioso, pois se baseia na criação por parte dos interessados de possíveis cenários, permitindo a elaboração de estratégias prévias que garantam boas decisões (GODET, 2000). Para desenvolvimento dos cenários e prospecção de dados quantitativos, modelos matemáticos são utilizados no intuito de prever o comportamento de variáveis, com destaque para as redes neurais artificiais, modelo computacional que vem alcançando resultados positivos na previsão de séries de preços de produtos (COELHO JR. et al, 2013;DISCONZI et al, 2017). Portanto, este trabalho depara-se com a seguinte questão de pesquisa: Como a previsão de preços de commodities agrícolas no mercado futuro, através das redes neurais artificiais, pode contribuir para o processo de tomada de decisão estratégica?…”

Previsão do consumo de eletricidade no Nordeste Brasileiro

“…A previsão da consiste em um fator importante para tomada de decisão e orientação de políticas públicas, por prever tendências, sazonalidades e ciclos futuros, promovendo estimativas para um determinado momento (REZENDE et al, 2005;COELHO JUNIOR et al, 2006;SLACK et al, 2009;COELHO JUNIOR et al, 2009;COELHO JUNIOR et al, 2013). Diante deste contexto, prever a demanda de energia elétrica constitui uma importante análise em relação ao comportamento futuro da indústria e da população brasileiras.…”

Modelagem E Prognose Do Preço De Carvão Usando Um Sistema Neuro-Fuzzy

“…However, with the advances in computational resources, artificial intelligence tools have been considered efficient for the same goal, highlighting artificial neural networks (ANN, COELHO et al, 2007;KOUTROUMANIDIS et al, 2009;COELHO JUNIOR et al, 2013) and neuro-fuzzy systems (HONG and LEE, 2005;LIU et al, 2012).…”