Rede Neural Híbrida ARTMAP-Fuzzy-MMQ

Marleide Ferreira Alves, Anna Diva Placencia Lotufo, Mara Lúcia Martins Lopes

Resumo


Modelos de previsão são importantes nas mais diversas áreas do conhecimento. São métodos que têm o papel de extrair de modo sintético a realidade que se propõem a reproduzir no futuro da forma mais fiel possı́vel. Existem diversos modelos na literatura como os modelos estatı́sticos, as redes neurais artificiais e os modelos hı́bridos que é a união de dois ou mais modelos de previsão explorando as vantagens de cada um. Este trabalho propõe um modelo hı́brido que é a união entre a Rede Neural ARTMAP Fuzzy e o Método dos Mı́nimos Quadrados(MMQ). Este modelo é chamado ARTMAP Fuzzy - MMQ. Nele, a rede neural desempenha o papel de selecionar os vetores de entrada para a obtenção da equação de regressão atrávés da técnica dos Mı́nimos Quadrados e esta equação realiza a previsão. Para testar a metodologia foram realizadas várias previsões de cargas elétricas a curto prazo e comparadas às previsões realizadas utilizando individualmente a técnica dos Mı́nimos Quadrados e a rede neural ARTMAP Fuzzy. Em todos os testes a rede hı́brida se saiu melhor que os outros dois modelos testados.


Palavras-chave


Modelos de Previsão, Previsão de Cargas Elétricas, Regressão Linear Múltipla, Métodos dos Mı́nimos Quadrados, Rede Neural artificial ARTMAP Fuzzy, Arquitetura Hı́brida.

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DOI: https://doi.org/10.5540/03.2018.006.02.0316

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