ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, POR MEIO DE LINGUAGEM R, E PREVISÃO DE ACIDENTES AUTOMOBILISTICOS APLICANDO DE ESTATÍSTICA E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Este artigo propõe uma análise de uma série temporal, a qual tem uma tendência, como será visto nos resultados estatísticos e nos resultados de uma análise de acidentes com uma base de dados nativa da linguem R. A priori a decomposição da série não apresenta uma sazonalidade bem redefinida uma curva irregular e alguns resíduos. O que sugere pelo menos dois métodos de análise, um estatístico por meio de regressão, e outro utilizando Redes Neurais Artificiais que a própria linguagem define número de neurônios, entradas recorrentes. Além disso, utilizando Linguagem R foi empregada na análise da qualidade da produção por meio de algumas métricas essenciais nesse tipo de análise para poder comparar os dois modelos. Um parâmetro importante, está no fato de métodos estatísticos clássicos, além da curva de previsão, apresentam com a tendência apresentada pela série com valores máximos e mínimos com normalmente 95% de confiança, enquanto as redes neurais artificias sou apresentam uma proposta de geração futura. Sugere-se pela base nativa da linguagem R, os dados são reais e foram separados em dois grupos um de teste para treino da rede neural e ajuste do modelo de regressão. Para a posteriori comparar as duas evoluções. De um modo geral, esse artigo pretende fundamentar e sugerir a aplicação da técnica na análise temporal aplicada em engenharia de segurança com uma análise dos resultados a partir das métricas clássicas. E finalmente, o trabalho se encerra com uma conclusão e endereça futuros trabalhos.
ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, POR MEIO DE LINGUAGEM R, E PREVISÃO DE ACIDENTES AUTOMOBILISTICOS APLICANDO DE ESTATÍSTICA E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
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DOI: 10.22533/at.ed.3382320043
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Palavras-chave: Séries Temporais, análise e previsão e análise de lucros, histórico de dados reais.
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Keywords: Time series, forecasting, and analysis of gain, accurate historical data.
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Abstract:
This article proposes an analysis of a time series, which has a trend, as will be seen in the statistical results and the results of an analysis of accidents with a native database of the R language. A priori, the decomposition of the series does not show seasonality well redefined an irregular curve and some residues. This suggests at least two methods of analysis, one statistical through regression and another using Artificial Neural Networks, that the language defines the number of neurons and recurrent inputs. In addition, using the R language was used to analyse the quality of production through some essential metrics in this type of analysis to be able to compare the two models. An important parameter is the fact that classic statistical methods, in addition to the forecast curve, show the trend shown by the series with maximum and minimum values with average of 95% confidence. At the same time, artificial neural networks do not present a proposal for a future generation. It is suggested by the native base of the R language that the data are real and were separated into two test groups, one for training the neural network and adjusting the regression model. For a posteriori, compare the two evolutions. In general, this article intends to substantiate and suggest applying the technique applied in security engineering with an analysis of the results from the classic metrics. And finally, the work ends with a conclusion and addresses future work.
- Emerson Ravazzi Pires da Silva
- Marcio Mendonca
- Marcio Aurélio Furtado Montezuma
- Kleber Romero Felizardo
- Kazuyochi Ota Junior
- José Augusto Fabri
- Fabio Rodrigo Milanez
- Wagner Fontes Godoy
- Henrique Cavalieri Agonilha
- Luiz Henrique Geromel
- Francisco de Assis Scannavino Junior
- Emanuel Ignacio Garcia
- Lucas Botoni de Souza
- Gilberto Mitsuo Suzuki Trancolin
- Matheus Gil Bovolenta
- Andressa Haiduk
