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Título: Um modelo híbrido para séries temporais hierárquicas com múltipla sazonalidade
Autor(es): Pires, Gustavo Martins Venancio
Orientador(es): Fiorucci, José Augusto
Assunto: Séries temporais hierárquicas
Sazonalidade múltipla
Data de publicação: 13-Jul-2024
Referência: PIRES, Gustavo Martins Venancio. Um modelo híbrido para séries temporais hierárquicas com múltipla sazonalidade. 2023. 73 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: Esta dissertação propõe um modelo híbrido capaz de realizar previsões de séries temporais hierárquicas com múltiplas sazonalidades. Essa metodologia híbrida consiste em utilizar um modelo de Machine Learning que possua variáveis contendo metodologias estatísticas de séries temporais para gerar previsões coesas. Essa metodologia foi aplicada no banco de dados da competição M5 - Forecasting (2020) disponibilizada pelo Kaggle, em que o objetivo era prever com maior acurácia a venda diária de 3.409 produtos distribuídos em 5 níveis de hierarquia por 28 dias. Durante o trabalho foram comparadas 5 abordagens diferentes e o modelo de Light Gradient Boosting Machine (LGBM) contendo uma variável baseada na metodologia estatística TBATS (Trigonometric seasonality, Box-Cox transformation ARMA errors, Tred and Seasonal components) chegou obter um ganho de acurácia de 27% em comparação com os modelos de LGBM sem a variável em questão. Esse modelo teria obtido a 318ª colocação na competição, ficando entre os top 6% competidores.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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