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Previsão do preço do café arábica: uma aplicação de redes neurais CNN-BLSTM

2022; Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências; Volume: 11; Issue: 3 Linguagem: Português

10.33448/rsd-v11i3.26101

2525-3409

José Airton Azevedo dos Santos,

Smart Agriculture and AI

Este trabalho propõe a utilização da rede neural CNN-BLSTM como ferramenta de previsão do preço do café arábica. A base de dados disponibilizada pelo CEPEA (Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada) apresenta uma série histórica, do preço do café arábica, no período entre janeiro de 1997 e dezembro de 2021. Modelos de previsão baseados em redes neurais LSTM, BLSTM, CNN e CNN-BLSTM foram implementados, na linguagem Python, utilizando o framework Keras. Resultados obtidos, dos quatro modelos, foram comparados por meio das métricas MAE, RMSE e MAPE. Verificou-se, para um horizonte de 6 meses, que o modelo CNN-BLSTM apresentou melhor desempenho.