Banca de DEFESA: FÁBIO OLIVEIRA GUIMARÃES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FÁBIO OLIVEIRA GUIMARÃES
DATA : 18/07/2026
HORA: 10:00
LOCAL: Microsoft TEAMS
TÍTULO:

Modelagem e Previsão de Séries Temporais com Deep Learning: Uma Análise Comparativa entre Arquiteturas Neurais

PALAVRAS-CHAVES:

séries temporais; previsão; deep learning; redes neurais; LSTM; GRU; TCN; Transformers; aprendizado de máquina.

PÁGINAS: 58
RESUMO:

A modelagem de séries temporais tem papel central em diversas áreas, como finanças, energia, saúde e previsão de demanda. Com o avanço do deep learning, diferentes arquiteturas neurais passaram a ser amplamente empregadas na captura de padrões complexos, não lineares e de longo prazo nesses dados. Esta dissertação propõe uma análise comparativa entre modelos de deep learning aplicados à previsão de séries temporais, incluindo redes recorrentes (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU), redes convolucionais temporais (TCN) e arquiteturas baseadas em atenção, como Transformers.

O estudo investiga o desempenho desses modelos sob diferentes características de séries, como sazonalidade, tendência, ruído e presença de variáveis exógenas. Para isso, são utilizados conjuntos de dados reais e/ou sintéticos, avaliados por métricas como MAE, RMSE e MAPE. Além disso, são analisados aspectos como custo computacional, estabilidade do treinamento e capacidade de generalização.

Os resultados obtidos evidenciam as vantagens e limitações de cada abordagem, oferecendo diretrizes práticas para a escolha de modelos conforme o contexto do problema. A dissertação contribui, assim, para o avanço do uso de técnicas de deep learning em previsão temporal, fornecendo uma base comparativa robusta para pesquisadores e profissionais da área.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1399631 - GUILLERMO ALVAREZ BESTARD
Presidente - 1766513 - JOSE ALFREDO RUIZ VARGAS
Externo à Instituição - MAX EDUARDO VIZCARRA MELGAR - TJCE
Externo ao Programa - 1514224 - WALTER DE BRITTO VIDAL FILHO - null