Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Santos, José Airton Azevedo dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, José Airton Azevedo dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Pasa, Leandro Antonio | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Cidmar Ortiz dos | - |
Autor(es): dc.creator | Pinto, Bruno da Rosa | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:22:55Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:22:55Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-23 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-23 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-06-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32763 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1112276 | - |
Descrição: dc.description | This work aims to compare three time series forecasting models from the WEKA software: the Linear Regression (LR), the Support Vector Machine (SMOreg) and the Artificial Neural Network (MLP). The database, expanded by interpolation with python, was obtained from the Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). This database presents a historical series of wind speed, at the meteorological station of Palmeira dos Índios, in the period between 2008 and 2020. Forecast models, based on neural networks MLP, Support Vector Machine and Linear Regression, were implemented in WEKA, a free software widely used in academic research. Results obtained from the three models were compared using the metrics RMSE (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) and MAE (Mean Absolute Error). It was verified, for a short term horizon (14 instances), that the Neural Network Multilayer Perceptron performed better. | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho tem como objetivo realizar a comparação de três modelos de previsão de séries temporais do software WEKA: a Regressão Linear (LR), a Máquina de Vetores de Suporte (SMOreg) e a Rede Neural Artificial (MLP). A base de dados, expandida por interpolação em python, foi obtida através do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Esta base apresenta uma série histórica de velocidade do vento, na estação meteorológica de Palmeira dos Índios, no período entre 2008 e 2020. Modelos de previsão, baseados em redes neurais MLP, Máquina de Vetores de Suporte e Regressão Linear, foram implementados no WEKA, um software livre e de ampla utilização em pesquisas acadêmica. Resultados obtidos, dos três modelos, foram comparados por meio das métricas RMSE (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) e MAE (Mean Absolute Error). Verificou-se, para um horizonte de curto prazo (14 instâncias), que a Rede Neural Multilayer Perceptron apresentou o melhor desempenho. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Medianeira | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia Elétrica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados geográficos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Métodos de simulação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Circulação atmosférica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data bases | - |
Palavras-chave: dc.subject | Geodatabases | - |
Palavras-chave: dc.subject | Simulation methods | - |
Palavras-chave: dc.subject | Atmospheric circulation | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
Título: dc.title | Análise comparativa da eficiência de três modelos de previsão de séries temporais do software Weka | - |
Título: dc.title | Comparative analysis of the efficiency of three Weka software time series forecasting models | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: