a análise e previsão de demanda é fundamental no planejamento estratégico da cadeia produtiva, sendo de significativa importância em diversos segmentos. O setor de transporte é um bom exemplo, dado a alta dinâmica no consumo de biocombustível, o que exige um acompanhamento mais intenso da produção, distribuição e consumo deste produto, a fim de prever falhas no suprimento das demandas populacionais. O cenário oportuniza a aplicação de técnicas preditivas da estatística e de aprendizado automático, sendo estas projeções, de grande valia para o entendimento do comportamento da demanda deste recurso a longo prazo. O presente trabalho expõe diferentes técnicas de aprendizado de máquina e estatística, com a finalidade de verificar o desempenho dessas técnicas na previsão de demanda por biocombustível. Com o auxílio da linguagem de programação python, os dados de venda dos biocombustíveis, etanol e biodiesel, foram utilizados para a modelagem por meio de três métodos: arima, long short-term memory - lstm e gradient boosting. Durante a análise de resíduos, observou-se que os modelos arima mostram maior qualidade nos ajustes. No entanto, a partir dos resultados obtidos e por meio da métrica de erro mape (mean absolute percentage error), tem-se que método lstm é o que detém melhor performance, com um erro mape de 11,1% para o biodiesel e 11,3% para o etanol.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.