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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35464| Título: | Previsão do preço do frango e do suíno vivos no estado do Paraná: uma comparação entre os modelos Prophet e NeuralProphet |
| Título(s) alternativo(s): | Forecast of the price of live chicken and pig in the state of Paraná: a comparison between the Prophet and NeuralProphet models |
| Autor(es): | Polo, Aldino Normelio Brun |
| Orientador(es): | Santos, Jose Airton Azevedo dos |
| Palavras-chave: | Rede de computador - Protocolos Algorítmos computacionais Simulação (Computadores) Computer network protocols Computer algorithms Computer simulation |
| Data do documento: | 7-Nov-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | POLO, Aldino Normelio Brun. Previsão do preço do frango e do suíno vivos no estado do Paraná: uma comparação entre os modelos Prophet e NeuralProphet. 2024. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2024. |
| Resumo: | As cadeias produtivas, de aves e suínos, geram grandes riquezas para a economia brasileira. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo aplicar modelos, baseados nas ferramentas Prophet e NeuralProphet, para previsão dos preços de frangos e suínos vivos (R$/kg) e, assim, auxiliar pequenos e médios produtores na organização, produção e negociação dos seus produtos. A base de dados, disponibilizada pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), apresenta, no estado do Paraná, séries históricas dos preços médios de frangos e de suínos vivos (R$/kg), no período entre janeiro/2007 e junho/2024. Modelos de previsão, baseados nas ferramentas Prophet e NeuralProphet, foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos dois modelos, foram comparados por meio do Erro Médio Absoluto Percentual (MAPE), da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMSE) e do Erro Médio Absoluto (MAE). Verificou-se, para um horizonte de 12 meses, que o modelo NeuralProphet multivariado obteve, na previsão dos preços médios de frangos e de suínos vivos no estado do Paraná, o melhor desempenho de previsão. |
| Abstract: | The poultry and swine production chains generate great wealth for the Brazilian economy. In this context, this work aims to apply models, based on the Prophet and NeuralProphet tools, to forecast the prices of live chickens and swine (R$/kg) and, thus, assist small and medium producers in the organization, production and negotiation of their products. The database, made available by the Institute of Applied Economic Research (IPEA), presents, in the state of Paraná, historical series of the average prices of chickens and live swine (R$/kg), in the period between January/2007 and June/2024. Forecasting models, based on the Prophet and NeuralProphet tools, were implemented in the Python language. Results obtained from the two models were compared through the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the Root Mean Square Error (RMSE) and the Mean Absolute Error (MAE). It was found, for a 12-month horizon, that the multivariate NeuralProphet model obtained the best forecasting performance in predicting the average prices of live chickens and pigs in the state of Paraná. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/35464 |
| Aparece nas coleções: | MD - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio |
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