Enhancing ARIMA with Residual Kalman Filtering for Robust Time Series Prediction - Gomes, Mouglas Eugênio Nasário; Morais, Bárbara Silva; de-Mattos-Neto, Paulo Salgado Gomes (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Este trabalho propõe o ARIMA+KF Residual, um modelo híbrido que preserva a transparência do ARIMA e corrige seu resíduo por meio de um Filtro de Kalman treinado por gradiente. Após a seleção automática de ordem pela metodologia Box–Jenkins, o erro é representado como estado latente; e o resíduo filtrado somado à previsão linear. Avaliado em quatro séries-teste (Airline, Colorado River, Sunspot e Lynx) com procedimento rolling one-step, o método reduz o MSE em até 84% em comparação com SVR, MLP, LSTM e modelos híbridos ARIMA–RNA/SVM, oferecendo alta precisão com baixo esforço de ajuste.