Sistema Híbrido Inteligente Combinado com a Teoria da Perturbação para Previsão de Séries Temporais - Mattos Neto, Paulo S. G. de; J., Aranildo Rodrigues L.; Ferreira, Tiago A. E.; Vasconcelos, Germano C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2009)
A maioria das abordagens na literatura para previsão de séries temporais utilizam apenas a própria série para realizar a previsão dos valores futuros, descartando a série de erros proveniente da diferença entre os dados reais e a previsão do modelo. Inspirado na Teoria da Perturbação, o Método Perturbative Time-lag Added Evolutionary Forecasting (Método P-TAEF) foi desenvolvido para introduzir a previsão das séries de erro em combinação com a previsão da série original na construção de um modelo mais eficiente e preciso. Experimentos foram realizados com o método P-TAEF e técnicas convencionais da IA, ilustrando a melhoria da perfomance na previsão de séries temporais.