Uso de modelos de decomposição em componentes não observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas (2022)
- Authors:
- Autor USP: MIELKE, LUCAS VALLE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.17648/wmecai-2022-154043
- Subjects: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); MÉTODOS DE DECOMPOSIÇÃO; PREÇO AGRÍCOLA
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Anais
- Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
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ABNT
MIELKE, Lucas Valle e VILLAS BOAS, Paulino Ribeiro. Uso de modelos de decomposição em componentes não observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154043. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Mielke, L. V., & Villas Boas, P. R. (2022). Uso de modelos de decomposição em componentes não observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154043 -
NLM
Mielke LV, Villas Boas PR. Uso de modelos de decomposição em componentes não observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154043 -
Vancouver
Mielke LV, Villas Boas PR. Uso de modelos de decomposição em componentes não observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154043 - Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos
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Informações sobre o DOI: 10.17648/wmecai-2022-154043 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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