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Previsão do Mercado de Ações Brasileiro utilizando Redes Neurais - page 19 / 21

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CBPF–NT– 002/2008

vez que pode otimizar o tempo gasto no treinamento com a utilização de apenas uma camada escondida.

¾ Quanto ao erro no treinamento todas as redes criadas convergiram ao atingir o erro mínimo desejável no treinamento (ordem de 10-3).

¾ Quanto ao número máximo de épocas utilizadas para atingir o erro desejável no treinamento (ordem de 10-3) ficou na faixa de 5000 a 10000 épocas. Sendo que como já era esperado, tamanhos de janelas maiores implica em um número maior de épocas para a convergência.

¾ Quanto à quantidade de vezes que uma determinada configuração foi apresentada ao treinamento (total de 50 vezes) foi possível constatar que não houve muita diferença entre um treinamento e outro. O que nos leva a concluir que os diferentes pesos sinápticos utilizados na inicialização da rede não alteram significativamente os resultados.

¾ Quanto às métricas utilizadas é possível destacar que com os parâmetros utilizados neste trabalho os erros (RMSE) encontrados ficam na faixa de 1.5 a 2%. E que analisando graficamente os resultados pode-se perceber que os valores de previsão encontrados conseguem acompanhar os valores reais da série.

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