{"id":593,"date":"2016-07-18T17:53:49","date_gmt":"2016-07-18T20:53:49","guid":{"rendered":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/?page_id=593"},"modified":"2016-07-18T17:53:49","modified_gmt":"2016-07-18T20:53:49","slug":"vol10-no2-art2","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sbia.org.br\/lnlm\/publicacoes\/vol10-no2\/vol10-no2-art2\/","title":{"rendered":"FUZZYFUTURE: Ferramenta de Previs\u00e3o de S\u00e9ries Temporais Baseada em Sistema H\u00edbrido Fuzzy-Gen\u00e9tico"},"content":{"rendered":"

T\u00edtulo:<\/strong> FUZZYFUTURE: Ferramenta de Previs\u00e3o de S\u00e9ries Temporais Baseada em Sistema H\u00edbrido Fuzzy-Gen\u00e9tico<\/p>\n

Autores:<\/strong> Brito, Victor Barboza; Vellasco, Marley; Tanscheit, Ricardo<\/p>\n

Resumo:<\/strong> A previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais est\u00e1 presente em diversas \u00e1reas, como os setores el\u00e9trico, financeiro, econ\u00f4mico e industrial. Em todas essas \u00e1reas, as previs\u00f5es s\u00e3o fundamentais para a tomada de decis\u00f5es no curto, m\u00e9dio e longo prazo. As t\u00e9cnicas estat\u00edsticas s\u00e3o as mais utilizadas em problemas de previs\u00e3o de s\u00e9ries, principalmente por apresentarem um maior grau de interpretabilidade, garantido pelos modelos matem\u00e1ticos gerados. No entanto, t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia computacional t\u00eam sido cada vez mais aplicadas em previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais, com destaque para as Redes Neurais Artificiais (RNA) e os Sistemas de Infer\u00eancia Fuzzy (SIF). Muitos s\u00e3o os casos de sucesso de aplica\u00e7\u00e3o de RNAs, por\u00e9m os sistemas desenvolvidos s\u00e3o do tipo \u201ccaixa preta\u201d, inviabilizando uma melhor compreens\u00e3o do modelo final de previs\u00e3o. J\u00e1 os SIF s\u00e3o interpret\u00e1veis, entretanto sua aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 comprometida pela depend\u00eancia de cria\u00e7\u00e3o de regras por especialistas e pela dificuldade em ajustar os diversos par\u00e2metros como o n\u00famero e formato de conjuntos. Al\u00e9m disso, a falta de pessoas com o conhecimento necess\u00e1rio para o desenvolvimento e utiliza\u00e7\u00e3o de modelos baseados nessas t\u00e9cnicas tamb\u00e9m contribui para que estejam pouco presentes na rotina de planejamento e tomada de decis\u00e3o na maioria das organiza\u00e7\u00f5es. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta computacional, capaz de realizar previs\u00f5es de s\u00e9ries temporais, baseada em um modelo h\u00edbrido fuzzy-gen\u00e9tico, onde a previs\u00e3o \u00e9 realizada atrav\u00e9s de um Sistema de Infer\u00eancia Fuzzy cujos par\u00e2metros s\u00e3o otimizados por Algoritmos Gen\u00e9ticos, oferecendo uma interface gr\u00e1fica intuitiva e amig\u00e1vel.<\/p>\n

Palavras-chave:<\/strong> S\u00e9ries temporais; previs\u00e3o; l\u00f3gica fuzzy; algoritmos gen\u00e9ticos; ferramenta<\/p>\n

P\u00e1ginas:<\/strong> 10<\/p>\n

C\u00f3digo DOI:<\/strong> 10.21528\/lmln-vol10-no2-art2<\/a><\/p>\n

Artigo em PDF:<\/strong> vol10-no2-art2.pdf<\/a><\/p>\n

Arquivo BibTex:<\/strong> vol10-no2-art2.bib<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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