Modelo Autorregressivo de Integração Adaptativa - Ronald, Arthur; Salles, Rebecca; Belloze, Kele; Pastore, Dayse; Ogasawara, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2019)
Diversas técnicas de preprocessamento combinadas a modelos de series temporais vêm sendo utilizadas para previsão de séries temporais nãoestacionárias. O estudo das propriedades matemáticas e estatísticas dos dados e das técnicas de preprocessamento pode auxiliar no ajustamento de modelos de aprendizado de máquina. Tal estudo, entretanto, muitas vezes não é facilmente obtido. Modelos lineares, por sua vez, possibilitam a interpretação de tais propriedades. Este artigo introduz e analisa, por meio de prova de conceito, um novo modelo linear aplicado a séries estacionárias construídas com base em normalização adaptativa. O modelo viabiliza o uso de modelos autorregressivos em cenários de janelas deslizantes que preservam as propriedades da série original, e permitem acompanhar a sua inércia. O modelo foi capaz de apresentar desempenho de previsão superior a outros modelos lineares consolidados na literatura, principalmente em horizontes de curto-prazo.