PREVISOR SVR-LSSVR WAVELET NA PROJEÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Abstract
Na literatura, é bem conhecido que os métodos preditivos (ou previsores) support vector regression (SVR) e least square support vector regression (LSSVR) consistem em alternativas eficientes na projeção de séries temporais (estocásticas) e que a decomposição wavelet oferece vantagens atrativas no processo preditivo. Assim o sendo, utilizando programação não linear e combinação linear de previsões, propõe-se neste artigo um previsor híbrido que integra as seguintes abordagens: SVR, LSSVR e decomposição wavelet. A fim de ilustrá-lo, é utilizada a série temporal Canadian lynx. Os resultados alcançados pelo previsor híbrido proposto alcançou maior nível de acurácia que dezoito métodos competitivos.
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