CREEM2020

CREEM2020

COMPARAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA CLASSIFICAÇÃO DE DADOS

Submission Author: Matheus Prates , PR , Brazil
Co-Authors: Matheus Prates, Thiago Antonini Alves, Hugo Siqueira, Yara de Souza Tadano
Presenter: Matheus Prates

doi://10.26678/ABCM.CREEM2020.CRE2020-0187

 

Abstract

O conceito de inteligência artificial já existe a algum tempo, e com o avanço das pesquisas e das novas tecnologias a inteligência artificial está cada vez mais presente em nosso cotidiano. Uma das técnicas que voltou a ter grande destaque nesta década foram as Redes Neurais Artificiais (RNAs). Nesse sentido, o presente trabalho buscou comparar o desempenho de três arquiteturas diferentes de RNAs: Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), Máquina de Aprendizado Extremo (ELM) e Memória Longa de Curto Prazo (LSTM). A base de dados utilizada foi o ativo do mini índice (WINFUT) da bolsa de valores, coletados no site oficial da B3 - Brasil, Bolsa, Balcão. Após o tratamento dos dados, foi utilizado do Método Wrapper para definir os melhores atrasos para serem feitas as previsões. Os resultados computacionais mostraram que a rede LSTM apesar do custo computacional mais elevado, apresentou desempenho superior aos demais.

Keywords

Previsão de Séries Temporais, Redes Neurais Artificiais, Bolsa de Valores

 

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