{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"indexed":{"date-parts":[[2024,9,7]],"date-time":"2024-09-07T11:25:12Z","timestamp":1725708312655},"reference-count":0,"publisher":"Sociedade Brasileira de Computa\u00e7\u00e3o - SBC","content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"abstract":"Diversas t\u00e9cnicas de preprocessamento combinadas a modelos de series temporais v\u00eam sendo utilizadas para previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais n\u00e3oestacion\u00e1rias. O estudo das propriedades matem\u00e1ticas e estat\u00edsticas dos dados e das t\u00e9cnicas de preprocessamento pode auxiliar no ajustamento de modelos de aprendizado de m\u00e1quina. Tal estudo, entretanto, muitas vezes n\u00e3o \u00e9 facilmente obtido. Modelos lineares, por sua vez, possibilitam a interpreta\u00e7\u00e3o de tais propriedades. Este artigo introduz e analisa, por meio de prova de conceito, um novo modelo linear aplicado a s\u00e9ries estacion\u00e1rias constru\u00eddas com base em normaliza\u00e7\u00e3o adaptativa. O modelo viabiliza o uso de modelos autorregressivos em cen\u00e1rios de janelas deslizantes que preservam as propriedades da s\u00e9rie original, e permitem acompanhar a sua in\u00e9rcia. O modelo foi capaz de apresentar desempenho de previs\u00e3o superior a outros modelos lineares consolidados na literatura, principalmente em horizontes de curto-prazo.<\/jats:p>","DOI":"10.5753\/sbbd.2019.8819","type":"proceedings-article","created":{"date-parts":[[2020,1,27]],"date-time":"2020-01-27T11:33:17Z","timestamp":1580124797000},"page":"175-180","source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"title":["Modelo Autorregressivo de Integra\u00e7\u00e3o Adaptativa"],"prefix":"10.5753","author":[{"given":"Arthur","family":"Ronald","sequence":"first","affiliation":[]},{"given":"Rebecca","family":"Salles","sequence":"additional","affiliation":[]},{"given":"Kele","family":"Belloze","sequence":"additional","affiliation":[]},{"given":"Dayse","family":"Pastore","sequence":"additional","affiliation":[]},{"given":"Eduardo","family":"Ogasawara","sequence":"additional","affiliation":[]}],"member":"3742","published-online":{"date-parts":[[2019,10,7]]},"event":{"name":"Simp\u00f3sio Brasileiro de Banco de Dados","number":"34","location":"Brasil","acronym":"SBBD 2019"},"container-title":["Anais do XXXIV Simp\u00f3sio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2019)"],"original-title":[],"link":[{"URL":"https:\/\/sol.sbc.org.br\/index.php\/sbbd\/article\/download\/8819\/8720","content-type":"application\/pdf","content-version":"vor","intended-application":"text-mining"},{"URL":"https:\/\/sol.sbc.org.br\/index.php\/sbbd\/article\/download\/8819\/8720","content-type":"unspecified","content-version":"vor","intended-application":"similarity-checking"}],"deposited":{"date-parts":[[2024,1,29]],"date-time":"2024-01-29T16:12:21Z","timestamp":1706544741000},"score":1,"resource":{"primary":{"URL":"https:\/\/sol.sbc.org.br\/index.php\/sbbd\/article\/view\/8819"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[2019,10,7]]},"references-count":0,"URL":"https:\/\/doi.org\/10.5753\/sbbd.2019.8819","relation":{},"subject":[],"published":{"date-parts":[[2019,10,7]]}}}