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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Romariz, Alexandre Ricardo Soares | - |
Autor(es): dc.creator | Maia, Jorcenilson Pereira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T16:09:02Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T16:09:02Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2009-02-17 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2009-02-17 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2008-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2008-07 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/1269 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/901038 | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2008. | - |
Descrição: dc.description | O principal objetivo deste trabalho é avaliar o uso de técnicas de previsão de séries temporais com Redes Neurais Artificiais. Como aplicação, foi analisada a demanda do volume de crédito com recursos livres no Sistema Financeiro Nacional. Utilizaram-se técnicas de análise multivariadas para determinar as séries independentes que explicam a variável dependente (Recursos Livres). A sugestão deste trabalho é utilizar redes neurais em cooperação com métodos estatísticos, buscando alcançar melhores resultados que aqueles obtidos com técnicas estatísticas isoladamente. O trabalho inicia-se com considerações sobre previsões de séries temporais e uma caracterização breve sobre redes neurais. A seguir, o estudo de caso utilizando uma série histórica de recursos livres no Sistema Financeiro Nacional. Encerra-se com conclusões e recomendações. _________________________________________________________________ ABSTRACT | - |
Descrição: dc.description | The main objective of this work is to evaluate the use Artificial Neural Networks in the time series prediction. Specifically, we study credit volume with free resources in the National Financial System. Multivariate data analysis was used to identify independent series that explain the dependent variable (Free Resources). Our approach is to use Artificial Neural Networks in cooperation with statistic techniques, looking for better results than those obtained with statistics alone. The work begins with an overview on prediction of time series and a brief review of Artificial Neural Networks. Next, a case study is presented, using a historical series of free resources in the National Financial System, followed by conclusions and recommendations. | - |
Descrição: dc.description | Faculdade de Tecnologia (FT) | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) | - |
Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Palavras-chave: dc.subject | Previsão de recurso livre | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
Título: dc.title | Aplicação de redes neurais na predição de demanda de crédito no sistema financeiro nacional | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB |
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