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Um estudo comparativo quanto à eficiência de previsão de séries temporais utilizando redes neurais artificiais recorrentes (RTRL) e processos ARIMA-GARCH (2004)
Oliveira, Mauri Aparecido de; Siqueira, José de Oliveira; Bueno, Ubiratan
Unidade: FEA
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Mauri Aparecido de e SIQUEIRA, José de Oliveira e BUENO, Ubiratan. Um estudo comparativo quanto à eficiência de previsão de séries temporais utilizando redes neurais artificiais recorrentes (RTRL) e processos ARIMA-GARCH. . São Paulo: EAD/FEA/USP. Disponível em: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/. Acesso em: 17 jul. 2024. , 2004
APA
Oliveira, M. A. de, Siqueira, J. de O., & Bueno, U. (2004). Um estudo comparativo quanto à eficiência de previsão de séries temporais utilizando redes neurais artificiais recorrentes (RTRL) e processos ARIMA-GARCH. São Paulo: EAD/FEA/USP. Recuperado de http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
NLM
Oliveira MA de, Siqueira J de O, Bueno U. Um estudo comparativo quanto à eficiência de previsão de séries temporais utilizando redes neurais artificiais recorrentes (RTRL) e processos ARIMA-GARCH [Internet]. 2004 ;[citado 2024 jul. 17 ] Available from: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
Vancouver
Oliveira MA de, Siqueira J de O, Bueno U. Um estudo comparativo quanto à eficiência de previsão de séries temporais utilizando redes neurais artificiais recorrentes (RTRL) e processos ARIMA-GARCH [Internet]. 2004 ;[citado 2024 jul. 17 ] Available from: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
Folheto
Treinamento de redes neurais utilizando variantes do filtro de Kalman (EKF e UKF) para predição de séries heterocedásticas (2004)
Oliveira, Mauri Aparecido de; Siqueira, José de Oliveira
Unidade: FEA
Assunto: REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Mauri Aparecido de e SIQUEIRA, José de Oliveira. Treinamento de redes neurais utilizando variantes do filtro de Kalman (EKF e UKF) para predição de séries heterocedásticas. . São Paulo: EAD/FEA/USP. Disponível em: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/. Acesso em: 17 jul. 2024. , 2004
APA
Oliveira, M. A. de, & Siqueira, J. de O. (2004). Treinamento de redes neurais utilizando variantes do filtro de Kalman (EKF e UKF) para predição de séries heterocedásticas. São Paulo: EAD/FEA/USP. Recuperado de http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
NLM
Oliveira MA de, Siqueira J de O. Treinamento de redes neurais utilizando variantes do filtro de Kalman (EKF e UKF) para predição de séries heterocedásticas [Internet]. 2004 ;[citado 2024 jul. 17 ] Available from: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
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Oliveira MA de, Siqueira J de O. Treinamento de redes neurais utilizando variantes do filtro de Kalman (EKF e UKF) para predição de séries heterocedásticas [Internet]. 2004 ;[citado 2024 jul. 17 ] Available from: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
Folheto
Aplicação do algoritmo de rede neural de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL) para previsão da série do Ibovespa (2003)
Oliveira, Mauri Aparecido de; Siqueira, José de Oliveira
Unidade: FEA
Subjects: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, TEMPO-REAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
OLIVEIRA, Mauri Aparecido de e SIQUEIRA, José de Oliveira. Aplicação do algoritmo de rede neural de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL) para previsão da série do Ibovespa. . São Paulo: EAD/FEA/USP. Disponível em: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/. Acesso em: 17 jul. 2024. , 2003
APA
Oliveira, M. A. de, & Siqueira, J. de O. (2003). Aplicação do algoritmo de rede neural de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL) para previsão da série do Ibovespa. São Paulo: EAD/FEA/USP. Recuperado de http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
NLM
Oliveira MA de, Siqueira J de O. Aplicação do algoritmo de rede neural de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL) para previsão da série do Ibovespa [Internet]. 2003 ;[citado 2024 jul. 17 ] Available from: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/
Vancouver
Oliveira MA de, Siqueira J de O. Aplicação do algoritmo de rede neural de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL) para previsão da série do Ibovespa [Internet]. 2003 ;[citado 2024 jul. 17 ] Available from: http://www.ead.fea.usp.br/wpapers/

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