A evolução final. Supera a propagação de erros residuais através de Varredura Histórica Mediana (Tier 5). Aplica choques em toda a base simulada para extrair a matemática pura.
Tier 1 & 2
Motor ALS Clássico / Subsistência
Tier 3 a 5
Anomalias / Translog / Ensemble Mediano
network_node
Filtro de Resíduos Bootstrap O(N·T)
Varredura de todo histórico, eliminando dependência do período T-1.
LUNA-LÍVIA Engine
Sistema Pronto
Simulador de Topologias e Auditoria de Ruído
Avalie a capacidade do Tier 5 (Ensemble Mediano) de aplicar choques em cada observação do passado simultaneamente para eliminar as anomalias ruidosas do modelo.
Injeta distorção aleatória nos dados (White Noise)
wallet%
dataset
Mundo Sintético Gerado (T=...)
Faça o download da matriz para testar na aba de otimização.
memory
TEMPO DE TREINO GERAL: 0.00 ms
bolt
TEMPO DE PREVISÃO (ENSEMBLE): 0.00 ms
radar
STATUS DA ENGINE: ---
Motor Selecionado (IA)
Aguardando...
Via Backtest Histórico
blur_on
WMAPE Ruído Inerente
infoO erro aleatório dos dados. Mostra o quão sujo o mundo real é (Piso matemático).
0.0000%
Limite do Imprevisível
filter_alt
WMAPE Estrutural (Sinal)
infoDiferença entre o que a IA previu e a matemática pura escondida no fundo dos dados sujos. Deve despencar!
0.0000%
LUNA vs Teoria Exata
WMAPE Observacional
infoErro da IA em relação ao dado sujo futuro simulado. A IA se recusa a sobreajustar.
0.0000%
LUNA vs Ruído Observado
trending_up Auditoria de Utilidade
Índice Tornqvist
rule Análise Física (LUNA vs Exato)
Erros Absolutos > 0.01
0 Setores
Divergência Máxima
0.0000
Divergência Média
0.0000
Divergência Mediana
0.0000
Detalhamento Físico de Equilíbrio (A Verdade vs Observação)