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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP5W34M/3GD3GKD
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.23.17   (acesso restrito)
Última Atualização2014:07.30.19.20.38 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/05.30.02.23.18
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.04.15 (UTC) administrator
DOI10.1007/s10462-011-9308-9
ISSN0269-2821
1573-7462
Rótuloscopus 2014-05 FaustinoNovaPinhCarp:2014:ImPeFu
Chave de CitaçãoFaustinoNovaPinhCarp:2014:ImPeFu
TítuloImproving the performance of fuzzy rules-based forecasters through application of FCM algorithm
Ano2014
MêsFeb.
Data de Acesso22 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho595 KiB
2. Contextualização
Autor1 Faustino, Claudio Paulo
2 Novaes, Camila Paiva
3 Pinheiro, Carlos Alberto M.
4 Carpinteiro, Otávio A.
Grupo1
2 AST-CEA-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Federal University of Itajubá
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Federal University of Itajubá
4 Federal University of Itajubá
Endereço de e-Mail do Autor1 claudiofaustino@unifei.edu.br
2 camila@das.inpe.br
3 pinheiro@unifei.edu.br
4 otavio@unifei.edu.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaArtificial Intelligence Review
Volume41
Número2
Páginas287-300
Histórico (UTC)2018-06-04 03:04:15 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveartificial intelligence techniques
clustering
data clustering algorithm
forecasting time series
fuzzy C mean
Holt-Winters method
statistical modeling
time series forecasting
fuzzy logic
fuzzy systems
neural networks
time series
fuzzy rules
ResumoPrediction models based on artificial intelligence techniques have been widely used in Time Series Forecasting in several areas. They are often fuzzy models or neural networks. This paper describes the development of neural and fuzzy models for forecasting time series of practical examples, and shows the comparisons of results between models, including the results of statistical modeling. The use of data clustering algorithms like Fuzzy C-Means is considered in fuzzy models.
ÁreaCEA
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > AST > Improving the performance...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvoart_10.1007_s10462-011-9308-9.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2NE4L
Lista de Itens Citando
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel format isbn lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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