Título: GPF-Forecast: um Sistema Fuzzy-Genético para Previsão
Autores: Koshiyama, A. S.; Escovedo, T.; Vellasco, M. M. B. R.; Tanscheit, R.
Resumo: Este trabalho apresenta um Sistema Fuzzy-Genético para Previsão, denominado GPF-Forecast (Genetic Programming Fuzzy for Forecasting). Este modelo difere da abordagem tradicional de utilizar a meta-heurística genética como uma forma de aprender regras do tipo “se-então”. Além disso, não necessita da otimização dos coeficientes do consequente da regra, comum em modelos do tipo Takagi-Sugeno-Kang geralmente utilizados em problemas de previsão. O GPF-Forecast explora o potencial da Programação Genética Multigênica na busca das melhores variáveis de entrada e a forma funcional que mais bem se adeque ao problema. Ao mesmo tempo, proporciona ao usuário um entendimento linguístico da solução auferida. A base teórica do modelo é apresentada e são realizados quatro testes, visando a uma avaliação preliminar do modelo frente a métodos de previsão bem estabelecidos na literatura. Análises estatísticas das previsões realizadas e um exemplo da compreensão linguística fornecida pelo modelo acompanham os resultados.
Palavras-chave: Previsão; Sistemas Fuzzy-Genéticos; Programação Genética Multigênica
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2013-176
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