Banca de DEFESA: MELQUEZEDEQUE DA SILVA LIMA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MELQUEZEDEQUE DA SILVA LIMA
DATA : 08/07/2025
HORA: 14:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

Uma Nova Abordagem de Seleção Dinâmica com Múltiplas Regiões de 
Competência para Previsão Séries Temporais


PALAVRAS-CHAVES:

Previsão de Séries Temporais, Sistemas de Múltiplos 
Preditores, Seleção de Modelos, Seleção Dinâmica.


PÁGINAS: 75
RESUMO:

A previsão de séries temporais é desafiadora devido à variação dos padrões 
ao longo do tempo,  que torna inviável a utilização de modelos únicos. Os 
Sistemas de Múltiplos Preditores (SMP), especialmente com seleção dinâmica 
de preditores, surgem como alternativas promissoras, pois permitem escolher 
os modelos mais adequados para cada novo padrão. No entanto, os métodos de 
seleção dinâmica enfrentam dificuldades ao selecionar os melhores modelos 
dentro de um conjunto de preditores (Pool). Uma estratégia frequentemente 
utilizada é avaliar o desempenho dos modelos em uma região de competência, 
formada pelos padrões mais semelhantes ao padrão de teste, extraídos dos 
conjuntos de treinamento ou validação. Contudo, nem sempre há garantia de 
que existam padrões similares no conjunto de treinamento ou validação, o 
que torna o processo de seleção de modelos ainda mais desafiador. Além 
disso, selecionar o modelo que melhor prever toda a região de competência 
nem sempre resulta na seleção dos modelos mais precisos. Para lidar com 
essas limitações, esta dissertação propõe Uma Nova Abordagem de Seleção 
Dinâmica com Múltiplas Regiões de Competência para Previsão Séries 
Temporais. A abordagem proposta seleciona um ou mais modelos que sejam 
especialistas em padrões presentes na região de competência composta tanto 
por padrões similares a partir de uma métrica de similaridade, quanto por 
padrões que antecedem à nova observação de teste. Essa estratégia assume 
que selecionar os modelos que são especialistas nos padrões considerados 
semelhantes a nova amostra de teste apresentará acurácia superior à 
estratégia tradicional de utilização de SMP. Experimentos com nove séries 
temporais mostraram que a abordagem proposta supera métodos existentes, 
destacando-se como uma alternativa eficiente na seleção dinâmica de 
preditores.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1512321 - GEORGE DARMITON DA CUNHA CAVALCANTI
Externo à Instituição - JEAN PAUL BARDDAL - PUCPR
Interno - 1890208 - PAULO SALGADO GOMES DE MATTOS NETO
Notícia cadastrada em: 02/06/2025 10:46
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação (STI-UFPE) - (81) 2126-7777 | Copyright © 2006-2025 - UFRN - sigaa10.ufpe.br.sigaa10