Modelagem de series temporais discretas utilizando modelo nebuloso Takagi-Sugeno
Orientador: Gilmar Barreto === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-04T17:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pucciarelli_AmilcarJose_M.pdf: 3241769 bytes, checksum: cfad3cee97a35c84df363b...
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2005
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.unicamp.br-REPOSIP-2587902019-01-21T20:48:15Z Modelagem de series temporais discretas utilizando modelo nebuloso Takagi-Sugeno Discrete time series modelling using Takagi-Sugeno fuzzy model Pucciarelli, Amilcar Jose UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS Barreto, Gilmar, 1958- Aguirre, Luis Antonio Bottura, Celso Pascoli Gomide, Fernando Antonio Campos Sistemas fuzzy Modelagem de dados Mínimos quadrados Series temporais Data modelling Fuzzy systems Least square Time series Orientador: Gilmar Barreto Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação Made available in DSpace on 2018-08-04T17:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pucciarelli_AmilcarJose_M.pdf: 3241769 bytes, checksum: cfad3cee97a35c84df363b3a8578479d (MD5) Previous issue date: 2005 Resumo: Este estudo primeiramente investiga fundamentos teóricos para análise, desenvolvimento e implementação de algoritmos para modelagem de dados de sistemas dinâmicos e de séries temporais com a finalidade de predição. As séries temporais utilizadas são baseadas em dados reais retirados da literatura. A grande vantagem de se modelar uma série temporal e de se prever um dado futuro é poder tomar ações antecipadas sobre ela o quem vem a ser muito útil, por exemplo em controle. O modelo nebuloso Takagi-Sugeno será utilizado na modelagem das séries temporais onde os conjuntos nebulosos do antecedente e os parâmetros do conseqüente são estimados via métodos de agrupamentos e identificação paramétrica, respectivamente Abstract: This work firstly explores theoretical foundations for analisis, development and implementation of algorithms for data modelling dynamic systems and time series with a prediction goaI. The used time series are based on real data from the literature. The main advantage of time series modelling and forecasting is make antecipated decisions about it, and this becomes very useful, for example, in controI. The Takagi-Sugeno fuzzy model is used for time series modelling where the antecedent fuzzy partitions and the consequent parameters are estimated by clustering methods and parametric identification, respectively Mestrado Automação Mestre em Engenharia Elétrica 2005 2018-08-04T17:28:20Z 2018-08-04T17:28:20Z 2005-05-17T00:00:00Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis (Broch.) PUCCIARELLI, Amilcar Jose. Modelagem de series temporais discretas utilizando modelo nebuloso Takagi-Sugeno. 2005. 116p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/258790>. Acesso em: 4 ago. 2018. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/258790 por info:eu-repo/semantics/openAccess 116p. : il. application/pdf [s.n.] Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação reponame:Repositório Institucional da Unicamp instname:Universidade Estadual de Campinas instacron:UNICAMP |
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Previous issue date: 2005 === Resumo: Este estudo primeiramente investiga fundamentos teóricos para análise, desenvolvimento e implementação de algoritmos para modelagem de dados de sistemas dinâmicos e de séries temporais com a finalidade de predição. As séries temporais utilizadas são baseadas em dados reais retirados da literatura. A grande vantagem de se modelar uma série temporal e de se prever um dado futuro é poder tomar ações antecipadas sobre ela o quem vem a ser muito útil, por exemplo em controle. O modelo nebuloso Takagi-Sugeno será utilizado na modelagem das séries temporais onde os conjuntos nebulosos do antecedente e os parâmetros do conseqüente são estimados via métodos de agrupamentos e identificação paramétrica, respectivamente === Abstract: This work firstly explores theoretical foundations for analisis, development and implementation of algorithms for data modelling dynamic systems and time series with a prediction goaI. The used time series are based on real data from the literature. The main advantage of time series modelling and forecasting is make antecipated decisions about it, and this becomes very useful, for example, in controI. The Takagi-Sugeno fuzzy model is used for time series modelling where the antecedent fuzzy partitions and the consequent parameters are estimated by clustering methods and parametric identification, respectively === Mestrado === Automação === Mestre em Engenharia Elétrica |
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