A heuristic method for forecasting chaotic time series based on economic variables

Reyhani, Reza; Moghadam, Amir Masud Eftekhari

doi:10.1109/icdim.2011.6093338

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“…Esta também pode ser definida como uma ordem de números reais registrados em intervalos de tempo, como anual, mensal, semanal, diário ou até mesmo em milissegundos. Logo, a única variável independente na série é o tempo [14].…”

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Previsão do Preço do Açúcar: Uma Análise Comparativa entre Modelo Linear e Redes Neurais

Barchi¹,

Bassetto²,

Biuk³

et al. 2021

Anais Do 15. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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O Brasil desempenha um papel importante na produção mundial de subprodutos gerados a partir da cana-de-açúcar, principalmente açúcar e etanol. O açúcar ́e uma das mais antigas commodities comercializadas pelo país. Realizar uma previsão adequada dos preços de tal produto tem impacto direto no sistema econômico, pois auxilia os gestores nos planejamentos estratégicos e minimiza os riscos futuros com uma avaliação mais precisa de suas tendências de mercado. Assim, o presente estudo tem como objetivo realizar a previsão do preço do açúcar, usando os modelos autorregressivo (AR), Perceptron de Multiplas Camadas (MLP), Máquinas de Aprendizado Extremo(ELM) e Redes Neurais com Estados de Eco (ESN). Os resultados experimentais evidenciaram que os modelos que apresentaram melhores desempenhos para um passo a frente nas bases CEPEA e NY No. 11, foram ELM e MLP, respectivamente.

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