Séries Temporais Fuzzy do Tipo-2

Abstract

Em muitos problemas práticos de previsão de séries temporais, é possível encontrar comportamentos e padrões desafiadores dentro dos dados, dificultando sua análise e previsão. Esse cenário motivou, nos últimos anos, o desenvolvimento de novos métodos de previsão, aliando desempenho preditivo e baixo custo de processamento. Um desses métodos é o baseado em séries temporais fuzzy. Dessa forma, este trabalho apresenta a primeira etapa de implementação de um modelo de série temporal fuzzy do tipo-2, chamado T2FTS, capaz de aproveitar o melhor tratamento de incertezas que a lógica fuzzy do tipo-2 apresenta. Este estudo inicial discute como a metodologia de partição afeta a precisão do modelo, além de comparar as métricas calculadas com outras técnicas de previsão conhecidas. Os resultados indicam que o modelo de previsão T2FTS neste estado de desenvolvimento já é altamente competitivo com os principais métodos de previsão existentes, chegando a superar alguns dos métodos de regressão conhecidos da literatura.