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| Imagem D/R |
Luís Torgo, investigador do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESCTEC, apresentou o trabalho intitulado "2D-Interval Predictions for Time Series" na principal conferência mundial de Data Mining o 17th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'2011).
Adriano Cerqueira
Neste trabalho é apresentada uma metodologia para previsão de intervalos de valores "normais" (expectáveis) de uma série temporal, numa janela futura de tempo, como por exemplo prever o consumo energético na próxima semana tendo por base uma série de valores diários de consumo.
Este tipo de previsões é também aplicável ao planeamento de produção de forma a satisfazer a oferta de um produto consoante a procura prevista.
O artigo da autoria de Luís Torgo e Orlando Ohashi, também do LIAAD, resulta do trabalho levado a cabo no projeto FCT MORWAQ e faz parte da tese de doutoramento de Orlando Ohashi no programa doutoral MAPi.
Fonte Original: BIP 119
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