C CO ON NG GR RE ES SS SO O E E M MO OS ST TR RA A D DE E A AG GR RO OI I N NF FO OR RM MÁ ÁT TI IC CA A 18 a 20 de outubro de 2000 – Vila Velha Palace Hotel Ponta Grossa – Paraná Departamento de Informática Universidade Estadual de Ponta Grossa Fundação ABC http://www.infoagro2000.deinfo.uepg.br APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS DIRETAS NA PREVISÃO DE PREÇOS DE OVOS Autor(es) Milena Tápia Email: milena@inf.ufsc.br Vínculo: Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC Endereço: Centro Tecnológico Telefone: (048) 331.7515 Mauro Roisenberg Email: mauro@inf.ufsc.br Vínculo: Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC Endereço: Centro Tecnológico Telefone: (048) 331.7515 Jorge Muniz Barreto Email: barreto@inf.ufsc.br Vínculo: Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC Endereço: Centro Tecnológico Telefone: (048) 331.7515 Resumo Este artigo, propõe discutir e avaliar a habilidade dos modelos conexionistas em realizar previsões acuradas de séries temporais, no caso específico, os preços de ovos pagos ao produtor. O estudo justifica-se devido a inaplicabilidade da metodologia Box-Jenkins (1976) para previsões de horizontes temporais mais longos. A avaliação do modelo foi realizada comparando-se os resultados obtidos com os alcançados pela aplicação dos modelos ARIMA. Além da qualidade da previsão, foram avaliados aspectos como a facilidade de aplicação e utilização. Os experimentos mostram que além da simplicidade, RNAs simples permitem previsões acuradas para horizontes de tempo mais longos. Abstract This paper, intends to discuss and to evaluate the ability of the connectionist models in accomplishing accurate time series, forecast, in this case, the producer prices of eggs. The study is justified due to the inapplicability of the Box-Jenkins methodology (1976) for long term forecasts. The evaluation of the model was did comparing the results obtained by the NN with those reached by the application of the ARIMA models. Besides the quality of the forecast, we discussed aspects as the model building process and the applicability of the NN approach. The experiments indicate that besides the simplicity, simple ANNs allows accurate long term forecasts.