Previsão de receitas de ICMS do estado do Espírito Santo através de Seleção de Características em Cascata e técnicas de Aprendizado de Máquina
Author(s) -
Marcelo José do Carmo,
Karin Satie Komati,
Francisco de Assis Boldt
Publication year - 2019
Publication title -
anais do encontro nacional de inteligência artificial e computacional (eniac)
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
ISSN - 2763-9061
DOI - 10.5753/eniac.2019.9277
Subject(s) - humanities , art
Dois métodos para prever a arrecadação do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS) no estado do Espírito Santo (ES) são propostos. O primeiro usa uma rede neural artificial com uma seleção de características em cascata, e o segundo usa uma combinação de métodos estatísticos. O método de aprendizagem de máquina proposto superou a rede neural univariada de referencia, com previsões em uma janela deslizante de seis meses a frente para épocas de teste em 2018. O combinado de métodos estatísticos superou na média todos os demais nas 120 épocas testadas.
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