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59 lines
2.5 KiB
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2.5 KiB
{
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"metadata": {
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"language_info": {
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"source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
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"source": [
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"# Previsão de séries temporais com ARIMA\n",
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"\n",
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"Neste notebook, demonstramos como:\n",
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"- preparar dados de séries temporais para treinar um modelo de previsão de séries temporais ARIMA\n",
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"- implementar um modelo ARIMA simples para prever os próximos passos HORIZON à frente (tempo *t+1* até *t+HORIZON*) na série temporal\n",
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"- avaliar o modelo\n",
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"\n",
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"Os dados neste exemplo são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014. A tarefa é prever valores futuros da carga elétrica. Neste exemplo, mostramos como prever um passo de tempo à frente, usando apenas dados históricos de carga.\n",
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"\n",
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"Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.\n"
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],
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"pip install statsmodels"
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"source": [
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"\n---\n\n**Aviso Legal**: \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
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