dc.creator | Agostino, Icaro Romolo Sousa | |
dc.date.accessioned | 2021-05-20T10:59:08Z | |
dc.date.available | 2021-05-20T10:59:08Z | |
dc.date.issued | 2019-02-20 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20933 | |
dc.description.abstract | Forecasting is an important activity in planning, process control and decision making,
especially in the industrial context, and the combination of forecasts is an attractive approach
in order to obtain accurate results. The objective of the present research was to investigate the
application and combination of prediction methods aiming to verify the accuracy and the gains
in terms of error reduction for time series of the industrial sector. The research is structured in
two articles: article I discusses a systematic review of the literature on the development and
applications of forecasting models in industrial processes. In this study, the Web of Science,
Scopus and IEE databases were searched, composing a portfolio of 354 articles published in
scientific journals in the last 10 years. The analysis of the literature was carried out in three
stages: (i) initially an analysis of the frequencies of the publications was carried out regarding
the periodicals, years of publications, authors, countries and number of citations; (ii) analysis
of cocitation, bibliographic coupling and similarity analysis of the co-occurrence of the terms
in the studies; (iii) finally, a unified framework was developed to classify the applications of
forecast methods in industrial processes. Article II addressed the application of the combination
of forecasts in a case study conducted in a large mining and logistics company with industrial
production series from an integrated port system, in this study the general objective was to fit a
model of accurate combined forecasting capable of capturing the serial time behavior of the
system. The models of Exponential Smoothing, ARIMA modeling from the Box-Jenkins
methodology and the Artificial Neural Networks models were used as individual predictors.
The combination of the forecasts was carried out by three different approaches: the combination
by arithmetic mean, by the Minimum Variance method, consisting of a linear combination from
the variance of the prediction errors, and from Copula models, being a nonlinear approach based
on the degree of dependence on individual forecasts. As evaluation measures of the proposed
models, the RMSE and U-Theil criteria were used. The results showed that the ARIMA and
ANN models were superior in terms of accuracy in relation to the individual predictions, and
the methods of combination by model of copula produced more accurate predictions in relation
to the other approaches of combinations adopted. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Combinação de previsões | por |
dc.subject | ARIMA | por |
dc.subject | Redes neurais artificiais | por |
dc.subject | Variância mínima | por |
dc.subject | Modelos de cópulas | por |
dc.subject | Combination of forecasts | eng |
dc.subject | Artificial neural networks | eng |
dc.subject | Minimum variance | eng |
dc.subject | Copula models | eng |
dc.title | Combinação de previsões por métodos lineares e não-lineares: uma aplicação em séries industriais | por |
dc.title.alternative | Combination of forecasts by linear and non-linear methods: an application in industrial series | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Realizar previsões é uma importante atividade no planejamento, controle de processos e tomada
de decisões, sobretudo no contexto industrial, sendo a combinação de previsões uma abordagem
atrativa a fim de obter de resultados acurados. Dessa forma, o objetivo da presente pesquisa foi
investigar a aplicação e combinação de métodos de previsões objetivando verificar a acurácia
e os ganhos em termos de redução de erros para séries temporais do setor industrial. A pesquisa
está estruturada em dois artigos: o artigo I aborda uma revisão sistemática de literatura acerca
do desenvolvimento e aplicações de modelos de previsão em processos industriais. Nesse
estudo foi realizada a busca nas bases Web of Science, Scopus e IEE, compondo um portfólio
de 354 artigos publicados em periódicos científicos nos últimos 10 anos. A análise da literatura
foi realizada em três etapas: (i) inicialmente foi realizada uma análise das frequências das
publicações quanto aos periódicos, anos de publicações, autores, países e número de citações;
(ii) foi realizada a análise de cocitação, de acoplamento bibliográfico e análise de similitude da
coocorrência dos termos nos estudos; (iii) por fim foi elaborado um framework unificado para
classificação das aplicações de métodos de previsão em processos industriais. O artigo II
abordou a aplicação da combinação de previsões em um estudo de caso realizado em uma
empresa de grande porte do setor de mineração e logística, com séries de produção industrial
provenientes de um sistema portuário integrado, neste estudo o objetivo geral foi ajustar um
modelo de previsão combinada acurado capaz de capturar o comportamento seriado temporal
do sistema. Foram utilizados como preditores individuais os modelos de Suavização
Exponencial, a modelagem ARIMA a partir da metodologia de Box-Jenkins e os modelos de
Redes Neurais Artificiais. A combinação das previsões foi realizada por três abordagens
distintas: a combinação por média aritmética, pelo método da Variância Mínima, consistindo
em uma combinação linear a partir da variância dos erros de previsão, e a partir de modelos de
cópulas, sendo uma abordagem não linear baseada no grau de dependência das previsões
individuais. Como medidas de avaliação dos modelos propostos foram utilizados os critérios
RMSE e U-Theil. Os resultados encontrados demonstraram que os modelos ARIMA e ANN
foram superiores em termos de acurácia em relação as previsões individuais, e os métodos de
combinação por modelo de cópula produziram previsões mais acuradas em relação às demais
abordagens de combinações adotadas. | por |
dc.contributor.advisor1 | Souza, Adriano Mendonça | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5271075797851198 | por |
dc.contributor.referee1 | Silva, Wesley Vieira da | |
dc.contributor.referee2 | Veiga, Claudimar Pereira da | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7721029958924911 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia de Produção | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |