Previsao de series temporais utilizando redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins (1998)
- Authors:
- USP affiliated authors: CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE DE LEON F DE - ICMC ; ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Belo Horizonte
- Date published: 1998
- Source:
- Título do periódico: Anais
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais
-
ABNT
DINIZ, Helio et al. Previsao de series temporais utilizando redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins. 1998, Anais.. Belo Horizonte: SBC, 1998. . Acesso em: 05 maio 2024. -
APA
Diniz, H., Andrade, L. C. M. de, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Andrade, M. G. de. (1998). Previsao de series temporais utilizando redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins. In Anais. Belo Horizonte: SBC. -
NLM
Diniz H, Andrade LCM de, Carvalho ACP de LF de, Andrade MG de. Previsao de series temporais utilizando redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins. Anais. 1998 ;[citado 2024 maio 05 ] -
Vancouver
Diniz H, Andrade LCM de, Carvalho ACP de LF de, Andrade MG de. Previsao de series temporais utilizando redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins. Anais. 1998 ;[citado 2024 maio 05 ] - Previsao de series temporais utilizando redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins
- Previsão de séries temporais através de redes neurais artificiais e métodos estocásticos
- Architecture design of artificial neural networks based on Box & Jenkins models for time series prediction
- Abordagem bayesiana de modelos arch(P) usando algoritmos metropolis-hastings
- On mean value solutions for the Helmholtz equation on square grids
- Modelo de Poisson zero-modificado com efeito aleatório para dados longitudinais
- A influência da estocasticidade das vazões no planejamento da operação de sistemas hidrelétricos
- Estimação de parâmetros de modelos ARCH (p): abordagem Bayes-MCMC versus máxima verossimilhança
- Relação entre modelos auto-regressivos e a configuração da rede neural para previsões de séries temporais estacionárias
- Uma abordagem bayesiana para modelos PAR(pm)
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