Eduardo Almeida Soares, Daniel Furtado Leite

Sistemas Evolutivos Baseados em Regras para Previsão de Temperatura

Uma abordagem de Inteligência Computacional

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Produktbeschreibung

Este livro considera métodos inteligentes evolutivos para previsão de séries temporais meteorológicas. São avaliados os métodos evolving Takagi-Sugeno (eTS), eXtended Takagi-Sugeno (xTS), Dynamic Evolving Neural Fuzzy Inference System (DENFIS), Fuzzy-Set Based evolving Modeling (FBeM), e uma variação de um método inteligente baseado em nuvens de dados chamado Typicality and Eccentricity Data Analytics (TEDA). São desenvolvidos modelos centrados em dados, não lineares e variantes no tempo para previsão de temperatura média mensal. Valores passados de temperatura mínima, máxima e média, assim como valores passados de variáveis exógenas como o nível de nebulosidade, precipitação de chuva e umidade do ar são levados em conta na previsão. É utilizado um método não-paramétrico baseado na correlação de Spearman para ordenação e seleção das características e atrasos de tempo mais importantes para a previsão. As bases de dados foram obtidas de estações meteorológicas localizadas nas cidades de São Paulo, Manaus, Porto Alegre, e Natal. Estas cidades têm características climáticas particulares. Ademais, um ensemble de nuvens de dados, modelos fuzzy e operadores de agregação fuzzy é proposto.

Produktdetails

• Verlag: Novas Edicioes Academicas
• Seitenzahl: 92
• Erscheinungstermin: 4. Dezember 2017
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 6mm
• Gewicht: 155g
• ISBN-13: 9786202045629
• ISBN-10: 6202045620
• Artikelnr.: 50493985

Autorenporträt

Eduardo é mestre em Engenharia de Sistemas e Automação pela Universidade Federal de Lavras. Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Lavras (UFLA) com período sanduíche na Kwantlen Polytechnic University (Canadá). Sua área de interesse é Inteligência computacional com ênfase em sistemas fuzzy e neuro-fuzzy evolutivos.