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Uso de redes complexas para detecção de tendências em séries temporais: extensões e aplicações em séries temporais de índices financeiros (2022)

  • Autores:
  • Autor USP: ALMEIDA, FELIPE AUGUSTO DE - EACH
  • Unidade: EACH
  • DOI: 10.11606/D.100.2022.tde-14042022-203642
  • Assuntos: FINANÇAS; REDES COMPLEXAS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
  • Palavras-chave do autor: Detecção de tendências; Séries temporais; Time series; Trend detection
  • Idioma: Português
  • Resumo: A análise de séries temporais tem desempenhado papel importante em diversas áreas, como meteorologia, economia, medicina, engenharia de produção, entre outras. Essas áreas possuem em comum, além de sua importância crítica no mundo atual, uma complexidade inerente que torna necessária a utilização de ferramentas cada vez mais robustas. Uma área promissora atualmente para a análise e predição das séries temporais é o aprendizado de máquina, sendo que métodos de aprendizado baseados em redes complexas têm sido recentemente propostos. Neste trabalho, um método baseado em redes complexas para detecção de tendências em séries temporais foi avaliado e estendido. Como referência, essa abordagem foi comparada com o algoritmo Random forests, um dos mais conhecidos e difundidos métodos tradicionais de aprendizado de máquina. Nos experimentos realizados, as Random forests apresentaram desempenho superior ao das redes complexas, tanto em acurácia como em custo computacional. Não obstante, a abordagem baseada em redes complexas ainda é relativamente recente e tem potencial para desenvolvimentos futuros
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.02.2022
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.100.2022.tde-14042022-203642 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa

    Como citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALMEIDA, Felipe Augusto de. Uso de redes complexas para detecção de tendências em séries temporais: extensões e aplicações em séries temporais de índices financeiros. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-14042022-203642/. Acesso em: 05 nov. 2024.
    • APA

      Almeida, F. A. de. (2022). Uso de redes complexas para detecção de tendências em séries temporais: extensões e aplicações em séries temporais de índices financeiros (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-14042022-203642/
    • NLM

      Almeida FA de. Uso de redes complexas para detecção de tendências em séries temporais: extensões e aplicações em séries temporais de índices financeiros [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-14042022-203642/
    • Vancouver

      Almeida FA de. Uso de redes complexas para detecção de tendências em séries temporais: extensões e aplicações em séries temporais de índices financeiros [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-14042022-203642/

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