Modelling and forecast of charcoal prices using a neuro-fuzzy system

dc.creatorCarlos Alberto Araújo Júnior
dc.creatorLiniker Fernandes da Silva
dc.creatorMarcio Lopes da Silva
dc.creatorHélio Garcia Leite
dc.creatorErlon Barbosa Valdetaro
dc.creatorDanilo Barros Donato
dc.creatorRenato Vinícius Oliveira Castro
dc.date.accessioned2022-07-13T11:11:56Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:01:11Z
dc.date.available2022-07-13T11:11:56Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractUtilizando dados da série temporal mensal de preços de carvão vegetal em Minas Gerais no período de janeiro de 2000 à setembro de 2014, este estudo teve como objetivo avaliar o uso do sistema neuro-fuzzy para modelagem e previsão de preços. Foram utilizados quatro estruturas de modelagem considerando diferentes defasagens da variável preço (1, 2, 3, 4 e 5 defasagens). A estrutura mais adequada para o sistema neuro-fuzzy foi escolhido com base nos valores de raiz quadrada do erro médio quadrático, erro médio absoluto, erro médio quadrático, erro médio percentual absoluto e máximo erro percentual absoluto para o período de previsão. Com os resultados encontrados, é possível concluir que um sistema neuro-fuzzy pode ser usado para prever corretamente os preços do carvão vegetal.
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.1590/0104776020162222103
dc.identifier.issn0104-7760
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/43220
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofCerne (UFLA)
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectCarvão vegetal
dc.subjectProgramação (Matemática)
dc.subjectEconomia florestal
dc.titleModelling and forecast of charcoal prices using a neuro-fuzzy system
dc.title.alternativeModelagem e prognose do preço de carvão usando um sistema neuro-fuzzy
dc.typeArtigo de periódico
local.citation.epage158
local.citation.issue2
local.citation.spage151
local.citation.volume22
local.description.resumoUsing a monthly time series of charcoal prices in Minas Gerais from January 2000 to September 2014, this study aimed to evaluate the use of neuro-fuzzy system to model the series and forecasting prices. We used four modeling structures for different prices lags (1, 2, 3, 4 and 5 lags). The structure most appropriate for neuro-fuzzy system was chosen based on the root mean square error, mean absolute error, mean squared error, mean absolute percentage error and maximum absolute percentage error for the forecasted period. With the results found, it is possible to conclude that a neuro-fuzzysystem can be used properly to predict the charcoal prices.
local.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0909-8633
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttp://cerne.ufla.br/ojs/index.php/CERNE/article/view/1199/916

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