Título: Identificação e Previsão de Séries Temporais Utilizando LS-SVM Otimizado pelo Algoritmo de Cardumes
Autores: Santos, Leonardo Trigueiro dos; Coelho, Leandro dos Santos
Resumo: A máquina de vetor suporte (SVM) é uma técnica relativamente recente. O SVM tem se mostrado muito eficiente quando aplicada à identificação e previsão de séries temporais, um importante problema no campo da engenharia. Uma variante deste método, a máquina de vetor suporte à mínimos quadrados (LS-SVM) possui as mesmas características básicas de sua predecessora e possui a vantagem de ser mais adequada ao processamento computacional. A fim de refinar o processo de identificação realizado pela LS-SVM o algoritmo de otimização por cardumes (FSS) foi escolhido dado suas características de adequação a problemas de difícil delimitação e alta dimensionalidade do espaço de busca, como no presente artigo. Os resultados das simulações baseados no uso combinado do LS-SVM com o FSS são promissores em termos de precisão e custo computacional quando aplicados ao índice CEPEA/ESALQ da soja.
Palavras-chave: Identificação; previsão; séries temporais; máquina de vetor suporte; otimização por cardumes
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-01.6
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