Resumo. Este trabalho apresenta um método de previsão híbrido, com concepção e aprimoramento pelo uso da teoria dos conjuntos fuzzy, aliadaà metodologia clássica de séries temporais. Em comparação com métodos de previsão consolidados na literatura, os resultados apresentados pelo método proposto foram considerados plenamente satisfatórios, face o baixíssimo erro retornado.Palavras-chave. Conjuntos fuzzy, Método fuzzy de identificação, Série temporal fuzzy, Previsão fuzzy, Erro de previsão. Introdução Motivação e objetivosMetodologias capazes de prever variáveis de comportamento rotineiros, geralmente imprevisíveis (ver, [19]), como fenômenos da engenharia, medicina, biologia, física, etc., têm fomentado uma quantidade significativa de pesquisas científicas. Dentre os diversos fatores com efeitos diretos na capacidade preditiva dos métodos de previsão,é senso comum que a identificação correta dos parâmetros estruturais, se torna uma das etapas fundamentais e mais importante do processo de modelagem matemática, tal como,é amplamente discutido em [2]. Neste contexto, a utilização de técnicas de previsão temporal que consideram metodologias híbridas, como por exemplo, série temporal fuzzy, para muitos estudiosos surge como uma alternativa promissora, pois apresenta eficiência amplamente comprovada, diante de uma infinidade de propostas estabelecidas na literatura. Desta forma, este estudo busca propor uma estratégia de previsão fuzzy, que torne possível estabelecer uma rotina de modelagem temporal, onde o erro global inerente ao modelo de previsão seja minimizado, por meio da determinação eficiente dos parâmetros estruturais da série temporal fuzzy.1 gracildo@ufpa.br 2 cartav@ufpa.br 3