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http://hdl.handle.net/20.500.12207/6034
wcag
Título: Prevendo o futuro: Uma plataforma web para modelação de séries temporais
Outros títulos: Predicting the future: A web platform for time
Autor: Vidal, Adriano
Brito, Isabel Sofia
Barros, João Paulo
Domingues, Luís
Palavras-chave: Séries temporais
Modelos de pevisão
Apoio à decisão
ARIMA
SARIMA
Data: Jun-2023
Editora: IEEE
Citação: A. L. Vidal, I. S. Brito, J. P. Barros and L. Domingues, "Prevendo o futuro: Uma plataforma web para modelação de séries temporais”," 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), Aveiro, Portugal, 2023, pp. 1-4. https://doi.org/10.23919/CISTI58278.2023.10211327
Resumo: O presente artigo descreve uma plataforma WEB para previsão de séries temporais usando os modelos ARIMA e SARIMA. Estes modelos são usados para prever séries temporais, através de processos manuais ou automáticos. A plataforma é projetada para analisar dados meteorológicos na forma de séries temporais e integra linguagens e tecnologias open source como Python e o framework Django para a visualização de dados e o apoio à decisão. Como caso de estudo foram usados os dados meteorológicos fornecidos por um centro que opera na área do regadio. Apesar do trabalho estar em fase de avaliação, os resultados preliminares já existentes, apontam para um elevado interesse por parte dos membros e clientes do centro.
Arbitragem científica: yes
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12207/6034
DOI: https://doi.org/10.23919/CISTI58278.2023.10211327
ISBN: 978-989-33-4792-8
Versão do Editor: https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp
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