Título: FuzzyFuture: Ferramenta De Previsão De Séries Temporais Baseada Em Sistema Híbrido Fuzzy-Genético
Autores: Brito, Victor Barboza; Vellasco, Marley; Tanscheit, Ricardo
Resumo: A previsão de séries temporais está presente em diversas áreas, como os setores elétrico, financeiro, econômico e industrial. Em todas essas áreas, as previsões são fundamentais para a tomada de decisões no curto, médio e longo prazo. As técnicas estatísticas são as mais utilizadas em problemas de previsão de séries, principalmente por apresentarem um maior grau de interpretabilidade, garantido pelos modelos matemáticos gerados. No entanto, técnicas de inteligência computacional têm sido cada vez mais aplicadas em previsão de séries temporais, principalmente no meio acadêmico, com destaque para as Redes Neurais Artificiais (RNA) e os Sistemas de Inferência Fuzzy (SIF). Muitos são os casos de sucesso de aplicação de RNAs, porém os sistemas desenvolvidos são do tipo “caixa preta”, inviabilizando uma melhor compreensão do modelo final de previsão. Já os SIF são interpretáveis, entretanto sua aplicação é comprometida pela dependência de criação de regras por especialistas e pela dificuldade em ajustar os diversos parâmetros como o número e formato de conjuntos. Além disso, a falta de pessoas com o conhecimento necessário para o desenvolvimento e utilização de modelos baseados nessas técnicas também contribui para que estejam pouco presentes na rotina de planejamento e tomada de decisão na maioria das organizações. Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma ferramenta computacional, capaz de realizar previsões de séries temporais, baseada em um modelo híbrido fuzzy-genético, onde a previsão é realizada através de um Sistema de Inferência Fuzzy cujos parâmetros são otimizados por Algoritmos Genéticos, oferecendo uma interface gráfica intuitiva e amigável.
Palavras-chave: Séries temporais; previsão; lógica fuzzy; algoritmos genéticos; ferramenta
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-18.1
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