UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREVISÃO DE PREÇOS DE FRUTAS E HORTALIÇAS

Celso Correia de SOUZA, José Francisco dos REIS NETO, Leandro Oliveira ARAÚJO, Heder Saito NUNES, Lais Rodrigues CONCEIÇÃO

Resumo


As redes neurais artificiais (RNA) têm sido usadas com vantagens em análises de séries temporais, pois são de fácil tratamento matemático e fornecem resultados mais rápidos, facilitando as tomadas de decisões. Atualmente, no campo dos negócios, as RNA estão se tornando cada vez mais populares, atuando como uma ferramenta de grande importância como auxiliar na interpretação do mercado. Muitos sistemas que utilizam redes neurais têm funcionado bem na identificação de padrões complexos, aprendendo pela experiência, concluindo sobre algo e realizando previsão. Este artigo trata da aplicação de RNA para a previsão de preços de frutas e hortaliças. As redes foram treinadas utilizando dados sobre séries temporais de preços de frutas e hortaliças, do banco de dados do Núcleo de Estudos e Pesquisas Econômicas e Sociais (NEPES). Os resultados obtidos foram muito promissores e animadores, pois foi possível fazer a previsão de preços desses alimentos ao longo do tempo, se candidatando como uma boa ferramenta de ajuda aos empresários do setor de hortifrúti.

Palavras-Chave: Inteligência Artificial, Séries Temporais, Redes Neurais MLP, Neurônio Artificial, Setor de Hortifrúti.

 


Abstract

Artificial Neural Networks (ANN) has been used with advantage in time series analysis, because they are easy mathematical treatment and provide faster results, facilitating decision making. Currently, in the business field ANN are becoming increasingly popular, serving as an important tool to aid in the interpretation of the market. Many systems using neural networks have worked well in identifying complex patterns, learning through experience, concluding about something and making prediction. This article deals with the application of ANN to forecast prices of vegetables, fruits and vegetables. The networks were trained using time series data on prices of vegetables, fruits and vegetables, the database of Núcleo de Estudos e Pesquisas Econômicas e Sociais (NEPES). The results were very promising and encouraging because it was possible to forecast prices for those foods over time, applying as a good tool to help entrepreneurs in the grocery industry.

 

Keywords: Artificial Intelligence, Series, MLP Neural Networks, Artificial Neuron, Sector Hortifruti.

 


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