@PHDTHESIS{ 2020:486157186,
 	title = {Abordagem para seleção de atributos e determinação de atrasos de tempo em modelos autorregressivos de previsão baseados em redes neurais artificiais},
 	year = {2020},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/2457",
 	abstract = "Em modelos autorregressivos o valor atual de uma série temporal é regredido em valores passados da mesma série, e valores passados e presentes de uma ou mais variáveis exógenas, com diversas aplicações na previsão de valores futuros, tais como: previsão de eletricidade, monitoramento da condição de equipamentos, mercado financeiro, previsão do clima, entre outros. Apesar de existirem diversas abordagens na literatura propondo melhorar a precisão da previsão, há uma lacuna de pesquisa no que diz respeito a seleção do número de valores passados da série temporal de interesse e das variáveis exógenas a serem utilizadas no modelo. Além disso, as abordagens usuais na literatura adotam o mesmo valor de atraso para todas as variáveis envolvidas, o que pode não representar adequadamente a relação subjacente do processo em estudo. Assim, o objetivo desta tese é propor uma abordagem para seleção de atributos e determinação de atrasos de tempo em modelos autorregressivos de previsão, baseados em redes neurais artificiais, análise de componentes principais e transformada wavelet. Para alcançar o objetivo proposto, diferentes abordagens foram testadas, desde efeito de atrasos de tempo na variável de resposta, efeito entre atrasos de tempo e taxa de amostragem, seleção das variáveis e aproximações mais relevantes e transformada wavelet mais adequada para construir aproximações para criar atrasos de tempo para um modelo autorregressivo de previsão. Os resultados mostraram que a seleção de atributos e o uso da transformada wavelet para criar atrasos de tempo, com uma versão esparsa e simplificada dos dados, melhora o entendimento entre as variáveis de entrada e saída e, consequentemente, a precisão da previsão em modelos autorregressivos. As abordagens utilizadas neste trabalho envolveram aplicações no setor elétrico de energia, tais como a análise de concentração de gás dissolvido em óleo em um transformador de potência, energia elétrica de uma distribuidora de eletricidade e energia elétrica de uma usina geradora de eletricidade. Os resultados destas abordagens resultaram na publicação em um congresso nacional e revistas científicas internacionais.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção},
 	note = {Engenharia}
}