|
Abstract:
|
O presente trabalho apresenta um modelo híbrido wavelet/redes neurais, onde é empregada a análise wavelet como préprocessamento para a rede neural. Desta forma a análise desempenhará papel de extrator de características. Baseado nas características extraídas, a rede neural artificial efetua a aproximação de função com o intuito de retornar valores de previsão da série temporal desejada. Como validador para o modelo é utilizada a série temporal da vazão do Rio Itajaí Açu. Para a escolha da wavelet, a ser aplicado na quantização do modelo, são elencadas vinte candidatas (haar, db3, db5, db7, db10, db15, db20, coif1, coif2, coif3, coif4, coif5, sym3, sym5, sym7, sym10, sym15, sym20, chroma4 e chroma6). Testes repetitivos são efetuados tirando índices de erro para selecionar a melhor candidata. Baseado sob a wavelet selecionada para a resolução do problema de previsão é feito uma análise de combinações de anela/sobreposição para averiguar o comportamento do modelo utilizando diferentes parâmetros. Como resultado, obtiveramse índices de acertos relativamente parecidos utilizando uma quantidade de dados de inferência menor, devido característica de transformação das wavelets. Em outros casos é constatado um ganho computacional, o que é discutido separando o processo em quatro etapas distintas e simulando várias configurações para um mesmo exemplo. The present work presents a hybrid model wavelet/neural networks, which is employed wavelet analysis as a preprocessing work for the artificial neural network. This preprocessing activity will cast as a feature extraction. In these features extracted the neural network makes the approximation with the aim of returning values of the time series forecasting desired. To validate the model is used the Itajaí Açu river#s flow history. Regarding the avelet#s choice, twenty candidates were enrolled in order to be applied in the quantization of the model, as follows: haar, db3, db5, db7, db10, db15, db20, coif1, coif2, coif3, coif4, coif5, sym3, sym5, sym7, sym10, sym15, ym20, chroma4 and chroma6. Repetitive tests are performed to extract error rates for selecting the best candidate. Based on the selected wavelet to solve the problem of forecasting time series, an analysis is made using a combination of window size/overlap to investigate the behavior using different parameters. The results obtained are very similar using a lower amount of data due to the characteristics of the wavelet transform. In other cases a computational gain is obtained which is discussed separating the process into four distinct stages and simulating various configurations for the same arrangement. |
