Análise do desempenho da seleção dinâmica em ensembles heterogêneos aplicado a previsão de séries temporais

Resumo

Este estudo avalia a seleção dinâmica de modelos para previsão de séries temporais, comparando abordagens baseadas em janela de histórico e KNN. Usando dados da bacia hidrográfica de Sobradinho, foram analisados modelos como ARIMA, MLP, SVR, ELM e LSTM. A metodologia envolveu normalização dos dados e divisão em etapas de treino e teste. Resultados indicam que o ensemble dinâmico por janela de histórico teve melhor desempenho, superando modelos monolíticos e KNN, destacando a importância da correta seleção da Região de Competência (ROC) para cada modelo.