REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS
Com o advento dos carros flex,
os motoristas puderam escolher com qual
combustível abastecer seus carros, etanol ou
gasolina. Esta novidade trouxe benefícios para
o consumidor principalmente no tocante ao lado
financeiro, pois, mesmo sendo consumido mais
rápido, dependendo do preço nas bombas, é
mais vantajoso escolher o etanol que a gasolina.
Assim, este trabalho tem como objetivo
principal treinar uma rede neural para realizar
a previsão dos preços de venda do etanol e da
gasolina a fim de verificar em que meses um
ou outro combustível é mais econômico. Para
isto foi treinada uma rede de Elman com dados
retirados da ANP, cujos resultados indicaram
que de abril a outubro de 2015 foi mais rentável
escolher o álcool e de novembro de 2015 a
março de 2016, a gasolina.
REDE NEURAL DE ELMAN APLICADA NA PREVISÃO DE PREÇOS DE COMBUSTÍVEIS
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DOI: 10.22533/at.ed.9301915037
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Palavras-chave: previsão, rede neural, combustível.
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Keywords: forecast, neural network, fuel.
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Abstract:
With the advent of flex cars, the
drivers have been able to choose which fuel
to fill in their cars, either ethanol or gasoline.
This novelty brought benefits for the consumer
principally related to the financial side, because,
even being consumed faster, depending on the
price at the pump stations, it is more profitable
to choose the ethanol than the gasoline. So,
paper has as the main objective to train a
neural network to realize a forecast of the
ethanol’s and gasoline’s selling prices to verify
in which months one or another fuel is more
economic. For this purpose, it was trained an
Elman network with data extracted from ANP,
whose results indicated that from April 2015 to
October 2015 it was more profitable to choose
the alcohol and from November 2015 to March
2016 the gasoline.
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Número de páginas: 15
- Renan Pires de Araújo
- Adrião Duarte Dória Neto
- Andrés Ortiz Salazar
- RENAN PIRES DE ARAUJO
