Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica
Among of several aspects of the natural intelligence is its ability to process temporal information. One of major challenges to be addresses is how to efficiently develop intelligent systems that integrate the complexities of human behavior. In this context, appear the Liquid State Machines (LSMs),...
| Autor principal: | Grando, Neusa |
|---|---|
| Formato: | Tese |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2014
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/896 |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
| id |
riut-1-896 |
|---|---|
| recordtype |
dspace |
| spelling |
riut-1-8962015-03-07T06:17:31Z Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica Grando, Neusa Centeno, Tania Mezzadri Botelho, Silvia Silva da Costa Redes neurais (Computação) Análise de séries temporais Energia elétrica - Consumo - Previsão Previsão tecnológica Inteligência artificial Neurociência cognitiva Engenharia elétrica Neural networks (Computer science) Time-series analysis Electric power consumption - Forecasting Technological forecasting Artificial intelligence Cognitive neuroscience Electric engineering Among of several aspects of the natural intelligence is its ability to process temporal information. One of major challenges to be addresses is how to efficiently develop intelligent systems that integrate the complexities of human behavior. In this context, appear the Liquid State Machines (LSMs), a pulsed neural architecture (liquid) that projects the input data in a high-dimensional dynamical space and therefore makes the analysis of input data all through a classical neural network (readout). Thus, this thesis presents an innovative solution for forecasting continuous time series through LSMs with reset mechanism and analog inputs, applied to the electric energy demand. The methodology was applied in the short-term and long-term forecasting of electrical energy demand. Results are promising, considering the high error to stop training the readout, the low number of iterations of training of the readout, and that no strategy of seasonal adjustment or preprocessing of input data was achieved. So far, it can be notice that the LSMs have been studied as a new and promising approach in the Artificial Neural Networks paradigm, emergent from cognitive science. CAPES Um dos aspectos fundamentais da inteligência natural é sua aptidão no processamento de informações temporais. O grande desafio proposto é o de desenvolver sistemas inteligentes que mapeiem essa aptidão do comportamento humano. Neste contexto, aportam as Máquinas de Estado Líquido (LSMs), uma arquitetura neural pulsada (meio líquido) que projeta os dados de entrada em um espaço dinâmico de alta dimensão e, por conseguinte, realiza a análise do conjunto de dados de entrada através de uma rede neural clássica (unidade de leitura). Desta maneira, esta tese apresenta uma solução inovadora para a previsão de séries temporais contínuas através das LSMs com mecanismo de reinicialização e entradas analógicas, contemplando a área da demanda de energia elétrica. A metodologia desenvolvida foi aplicada no horizonte de previsão a curto prazo e a longo prazo. Os resultados obtidos são promissores, considerando o alto erro estabelecido para parada do treinamento da unidade de leitura, o baixo número de iterações do treinamento da unidade de leitura e que nenhuma estratégia de ajustamento sazonal, ou pré-processamento, sob os dados de entrada foi realizado. Até o momento, percebe-se que as LSMs têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. 2014-08-15T23:42:29Z 2014-08-15T23:42:29Z 2010-09-27 doctoralThesis GRANDO, Neusa. Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica. 2010. 155 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2010. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/896 por application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Curitiba Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial |
| institution |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| collection |
RIUT |
| language |
Português |
| topic |
Redes neurais (Computação) Análise de séries temporais Energia elétrica - Consumo - Previsão Previsão tecnológica Inteligência artificial Neurociência cognitiva Engenharia elétrica Neural networks (Computer science) Time-series analysis Electric power consumption - Forecasting Technological forecasting Artificial intelligence Cognitive neuroscience Electric engineering |
| spellingShingle |
Redes neurais (Computação) Análise de séries temporais Energia elétrica - Consumo - Previsão Previsão tecnológica Inteligência artificial Neurociência cognitiva Engenharia elétrica Neural networks (Computer science) Time-series analysis Electric power consumption - Forecasting Technological forecasting Artificial intelligence Cognitive neuroscience Electric engineering Grando, Neusa Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| description |
Among of several aspects of the natural intelligence is its ability to process temporal information. One of major challenges to be addresses is how to efficiently develop intelligent systems that integrate the complexities of human behavior. In this context, appear the Liquid State Machines (LSMs), a pulsed neural architecture (liquid) that projects the input data in a high-dimensional dynamical space and therefore makes the analysis of input data all through a classical neural network (readout). Thus, this thesis presents an innovative solution for forecasting continuous time series through LSMs with reset mechanism and analog inputs, applied to the electric energy demand. The methodology was applied in the short-term and long-term forecasting of electrical energy demand. Results are promising, considering the high error to stop training the readout, the low number of iterations of training of the readout, and that no strategy of seasonal adjustment or preprocessing of input data was achieved. So far, it can be notice that the LSMs have been studied as a new and promising approach in the Artificial Neural Networks paradigm, emergent from cognitive science. |
| format |
Tese |
| author |
Grando, Neusa |
| author_sort |
Grando, Neusa |
| title |
Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| title_short |
Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| title_full |
Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| title_fullStr |
Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| title_full_unstemmed |
Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| title_sort |
máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica |
| publisher |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| publishDate |
2014 |
| citation |
GRANDO, Neusa. Máquina de estado líquido para previsão de séries temporais contínuas: aplicação na demanda de energia elétrica. 2010. 155 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2010. |
| url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/896 |
| _version_ |
1805452905210183680 |
| score |
10,814766 |