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dc.contributor.authorMartins, Vera Lúcia Milanipt_BR
dc.contributor.authorWerner, Lianept_BR
dc.date.accessioned2015-04-15T01:58:12Zpt_BR
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.issn0103-6513pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/115339pt_BR
dc.description.abstractA necessidade de realizar previsões acuradas, oriunda do crescente aprimoramento tecnológico, tem estimulado a aplicação e comparação de diferentes técnicas de modelagem, assim como de métodos de combinação. Historicamente, pesquisadores consideram que combinar previsões originadas de diferentes técnicas melhora a sua acurácia, embora alguns estudos questionem se essa é realmente a melhor opção. Este trabalho procura verificar, para previsões industriais, se há diferença entre a acurácia das previsões individuais e a de suas combinações, por meio da modelagem de séries reais. Como técnicas de previsão individual, utilizam-se a metodologia Box-Jenkins e a modelagem RNA; para a combinação das previsões, utilizam-se os métodos da média aritmética e da variância mínima simplificado. A avaliação de desempenho das previsões é obtida por meio das medidas de acurácia MAPE, MSE e MAE. Como principal resultado, destaca-se a frequência predominante em que previsões obtidas pelo método da variância mínima apresentaram desempenho superior em relação às demais previsões.pt_BR
dc.description.abstractTechnological development has increased the necessity for more accurate predictions that stimulate the application and comparison of modeling techniques and methods of combination. Historically, researchers have believed that combining forecasts from different techniques improves the forecasts, but some studies question whether combining is really the best option. This paper aims to verify whether there is a difference between the accuracy of individual forecasts and that of their combinations by modeling real industrial prediction series. The Box-Jenkins methodology and ANN modeling were used for individual forecasting, whereas the simplified minimum variance and mean arithmetic methods were used for forecast combinations. The performance of the predictions was evaluated by MAPE (Mean Absolute Percentual Error), MSE (Mean Square Error) and MAE (Mean Absolute Error). As the main result, we highlight the predominant frequency at which the predictions obtained by the minimum variance method show superior performance compared to other forecasts.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofProdução = Production, Porto Alegre. Vol. 24, no.3 (July/Sept 2014), p. 618-627pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectPrevisão de demandapt_BR
dc.subjectForecastingen
dc.subjectAccuracyen
dc.subjectMétodos estatísticospt_BR
dc.subjectCombiningen
dc.titleComparação de previsões individuais e suas combinações : um estudo com séries industriaispt_BR
dc.title.alternativeComparison of individual forecasts and their combinations : a study with industrial seriesen
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb000942555pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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