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Título: Sistemas evolutivos baseados em regras para previsão de séries temporais meteorológicas
Título(s) alternativo(s): Rule-based evolving systems for weather time series prediction
Autor : Soares, Eduardo Almeida
Lattes: http://lattes.cnpq.br/2009554289959764
Primeiro orientador: Leite, Daniel Furtado
Primeiro membro da banca: Costa Júnior, Pyramo
Segundo membro da banca: Costa, Bruno Sielly Jales
Palavras-chave: Aprendizado de máquina
Nuvens de dados
Sistemas inteligentes evolutivos
Previsão de séries temporais
Fluxo de dados online
Machine learning
Data clouds
Evolving intelligent systems
Weather time series prediction
Online data stream
Data da publicação: 5-Out-2017
Agência(s) de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: SOARES, E. A. Sistemas evolutivos baseados em regras para previsão de séries temporais meteorológicas. 2017. 75 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
Resumo: Este trabalho 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). O objetivo é desenvolver 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 proposto 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 para a obtenção de previsões singulares e granulares das séries temporais. Previsões granulares envolvem uma faixa de valores possíveis de temperatura e, portanto, contribuem com uma noção sobre o erro e a incerteza associados às previsões singulares.
Abstract: This work considers evolving intelligent methods for weather time series prediction. We evaluate the methods evolving Takagi-Sugeno (eTS), eXtended Takagi-Sugeno (xTS), Dynamic Evolving Neural Fuzzy Inference System (DENFIS), Fuzzy-Set Based evolving Modeling (FBeM), and a variation of cloud-based intelligent method known as typicality-and-eccentricity-based method for data analysis (TEDA). The objective is to develop data-centric nonlinear and timevarying models to predict mean monthly temperature. Past values of minimum, maximum and mean monthly temperature, as well as previous values of exogenous variables such as cloudiness, rainfall and humidity are considered in the analysis. A non-parametric Spearman correlation based method is proposed to rank and select the most relevant features and time delays for a more accurate prediction. The datasets were obtained from weather stations located in main Brazilian cities such as Sao Paulo, Manaus, Porto Alegre, and Natal. These cities are known to have particular weather characteristics. Additionally, an ensemble of cloud and fuzzy models and fuzzy aggregation operators is developed to give single-valued and granular predictions of the time series. Granular predictions convey a range of possible temperature values. Therefore, it provides a notion about the error and uncertainty associated with the single-valued predictions.
URI: repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15470
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)

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