APLICAÇÃO DE MODELOS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DO PREÇO DO ALUMÍNIO

ABCustos

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Title APLICAÇÃO DE MODELOS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DO PREÇO DO ALUMÍNIO
 
Creator dos Santos, José Airton Azevedo
Chaucoski, Yasmin
 
Subject MLP. LSTM. Alumínio.
 
Description O alumínio é um metal não ferroso muito utilizado nas indústrias metalúrgicas, farmacêuticas, aeronáuticas e alimentares. O preço do alumínio apresenta muitos fatores de incerteza. Desse modo a sua previsão é muito importante na definição de políticas industriais, bem como para os produtores e consumidores. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia de modelos das redes neurais artificiais (RNAs) para a previsão do preço do alumínio. A base de dados apresenta uma série histórica do preço do alumínio no período entre 2006 e 2020. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e MLP (Multilayer Perception) foram implementados na linguagem Python, utilizando o framework Keras. Resultados obtidos dos dois modelos que foram comparados. Verificou-se, também, para um horizonte de seis meses que o modelo LSTM apresentou um melhor desempenho que o modelo MLP.
 
Publisher ABCustos
 
Date 2021-08-31
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier https://revista.abcustos.org.br/abcustos/article/view/603
10.47179/abcustos.v16i2.603
 
Source ABCustos; Vol. 16 No. 2 (2021): Maio/Agosto; 31-49
ABCustos; v. 16 n. 2 (2021): Maio/Agosto; 31-49
1980-4814
 
Language por
 
Relation https://revista.abcustos.org.br/abcustos/article/view/603/767
 
Rights Copyright (c) 2021 José Airton Azevedo dos Santos, Yasmin Chaucoski
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
 

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