Intervalos De Predição Para Redes Neurais Artificiais Via Regressão Não Linear – Giuliano Ferronato

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Resumo:

Este trabalho descreve a aplicação de uma técnica de regressão não linear (minimos quadrados) para obter predições intervalares em redes neurais artificiais (RNA’s). Através de uma simulação de Monte Carlo é mostrada uma maneira de escolher um ajuste de parâmetros (pesos) para uma rede neural; de acordo com um critério de seleção que é baseado na magnitude dos intervalos de predição fornecidos pela rede. Com esta técnica foi possivel obter as predições intervalares com amplitude desejada e com probabilidade de cobertura conhecida; de acordo com um grau de confiança escolhido. Os resultados e as discussões associadas indicam ser possivel e factível a obtenção destes intervalos; fazendo com que a resposta das redes seja mais informativa e consequentemente aumentando sua aplicabilidade.

Detalhes:

  • Categoria: Teses e dissertações
  • Instituição: UFSC/CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO
  • Área de Conhecimento: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
  • Nível: Mestrado
  • Ano da Tese: 2008
  • Tamanho: 249.34 KB
  • Fonte: Portal Domínio Público

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