Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas (2020)
- Authors:
- Autor USP: NETTO, CAIO FABRICIO DEBERALDINI - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PREDIÇÃO; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Language: Português
- Abstract: Sistemas de predi c~ao de s eries temporais t^em apresentado crescente desempenho gra cas ao uso de modelos estat sticos e modelos neurais, os quais s~ao aprendidos a partir de grandes bases de dados. Combina c~oes desses modelos com regras levam ao aprendizado dito \neuro-simb olico". Este trabalho desenvolver a um sistema de predi c~ao de s eries temporais baseado em dados e regras, ou seja, em t ecnicas neuro-simb olicas.
- Imprenta:
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ABNT
NETTO, Caio Fabricio Deberaldini. Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf. Acesso em: 28 mar. 2025. -
APA
Netto, C. F. D. (2020). Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf -
NLM
Netto CFD. Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf -
Vancouver
Netto CFD. Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf
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