Redes neurais aplicadas à previsão de manchas solares
| dc.contributor.advisor | Calôba, Luiz Pereira | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3238659802153968 | pt_BR |
| dc.contributor.referee1 | Gonzalez, Encarnación Amélia Martinez | |
| dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7647690648114159 | pt_BR |
| dc.contributor.referee2 | Rabaça, Carlos Roberto | |
| dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/6675453037966106 | pt_BR |
| dc.creator | Almeida, Marco Antônio Ribeiro de | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8571850806775126 | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2022-10-25T21:00:21Z | |
| dc.date.available | 2026-05-16T03:07:34Z | |
| dc.date.issued | 2001-10-18 | |
| dc.description.resumo | Este projeto final de curso faz um estudo introdutório sobre Redes Neurais Artificiais (RNA) como uma ferramenta de previsão de séries temporais aplicada a Astronomia, onde se analisa o estudo da série temporal Números de Manchas Solares. O trabalho é dividido em seis capítulos principais: o capítulo um introduz e dá uma ideia geral do trabalho, o capítulo dois analisa conceitualmente as redes neurais, o capítulo três analisa os fundamentos básicos sobre séries temporais, o capítulo quatro estuda a atividade solar, e os dois capítulos seguintes, cinco e seis, desenvolvem os procedimentos práticos estatísticos e sobre redes neurais artificiais. No estudo sobre RNA analisa-se as partes mais importantes, tais como: função de ativação, arquitetura, treinamento, etc. Para o treinamento das redes optou-se pelo modelo de retropropagação do erro, pois demonstrou resultados satisfatórios. Para o estudo de séries temporais faz-se um levantamento preliminar sobre a suas componentes principais, os modelos de previsão e alguns conceitos básicos. Em relação a atividade solar estuda-se as características básicas do Sol e Manchas Solares. Para os procedimentos práticos estatísticos e sobre redes neurais artificiais estuda-se passo a passo todas as etapas estatísticas e retira-se todas as informações lineares da série para deixar a série residual adequada para o treinamento da rede. Para os procedimentos práticos sobre RNA analisa-se os grupos de treinamento, validação e teste, a função erro — RMS (Root Mean Square) e MSE (Mean Square Error) e determina - se o número ótimo de neurônios na camada intermediária. Para a avaliação de desempenho da rede foram utilizados os métodos do cálculo da potência e do erro RMS. | pt_BR |
| dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
| dc.identifier.citation | ALMEIDA, Marco Antônio Ribeiro de. Redes neurais aplicadas à previsão de manchas solares. 2001. 65 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Astronomia) - Observatório do Valongo, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2001. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/18964 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Observatório do Valongo | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Séries temporais | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais artificiais | pt_BR |
| dc.subject | Manchas solares | pt_BR |
| dc.subject | Time series | pt_BR |
| dc.subject | Artificial neural networks | pt_BR |
| dc.subject | Sunspots | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::ASTRONOMIA | pt_BR |
| dc.title | Redes neurais aplicadas à previsão de manchas solares | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |