(untitled) (Anais do Encontro de Computação do Oeste Potiguar ECOP/UFERSA (ISSN 2526-7574), 2019)
O Ether vem ganhando bastante espaço no mundo das moedas virtuais, já sendo a segunda maior do ramo, com relação à capitalização. Tendo em vista a atratividade desta moeda para investimentos, surge então a necessidade de criar modelos de predição para a mesma. Uma maneira eficiente de criar tais modelos é o emprego das redes neurais artificiais. Desta forma, este trabalho tem por objetivo comparar o desempenho das redes Multilayer Perceptrons (MLP) e Bidirectional Long Short Term Memory Units (bi-LSTM) na predição da série temporal do Ether. Verificou-se que a bi-LSTM apresentou um desempenho um pouco melhor que a MLP na realização de tal tarefa. Foi utilizado o software Matlab nas simulações.