Título: Série Temporal Fuzzy com “n” Diferenças para Identificação da Ordem do Modelo Via Função de Autocorrelação
Autores: Carvalho Junior, José Gracildo de; Costa Junior, Carlos Tavares da; Lago Neto, João Caldas do
Resumo: A função de autocorrelação possui uma grande capacidade quanto à identificação da ordem de um modelo de série temporal, a partir das estimativas das correlações e covariâncias dos dados, neste sentido, esta função determina modelos autoregressivos sazonais e subconjuntos de maneira eficiente mediante a função de autocorrelação parcial, além de indicar se os dados são provenientes de um modelo não estacionário ou quase não estacionário. Assim, este trabalho utilizou o calculo da função de autocorrelação amostral e parcial, para os conjuntos de dados fuzzy apresentados por (Song, 2003), e a partir dos resultados destas funções se fez à opção pela ordem ideal do modelo de série temporal fuzzy a ser adotado. Obteve-se ainda, uma medida de dependência entre os conjuntos de dados fuzzy, mediante a média dos valores da função de autocorrelação amostral e parcial conjunta calculada para diferentes conjuntos de dados.
Palavras-chave: Função de autocorrelação fuzzy; Construção de modelos de série temporal fuzzy
Páginas: 10
Código DOI: 10.21528/lmln-vol10-no2-art3
Artigo em PDF: vol10-no2-art3.pdf
Arquivo BibTex: vol10-no2-art3.bib