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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Colombia
2005
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=133114987004 |
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Tabla de Contenidos:
- Modelado Estructural No Lineal de Series Temporales Paola Andrea Sánchez Juan David Velásquez Computación Modelos Híbridos Modelos de Series Temporales Redes Neuronales Artificiales Modelos Estructurales Estáticos Los modelos estructurales son herramientas conceptualmente útiles en el modelado de series temporales, toda vez que permiten la representación individual de cada componente estructural de la serie estudiada; sin embargo, la dificultad que estos presentan para representar relaciones no lineales ha desestimado su utilización en series reales. Alternativamente, los modelos basados en redes neuronales artificiales (RNA) son una alternativa promisoria para el modelado de series con características no lineales; no obstante, su incapacidad para dar una explicación económica de los parámetros calculados, hace que estas sean vistas como cajas negras. En éste estudio, se propone una metodología híbrida que combina las bondades del modelado estructural en la representación explícita de las características de la serie y de las redes neuronales en la captura de relaciones no lineales. Los resultados experimentales con series reales indican que la combinación de modelos de éste tipo puede ser una vía más efectiva para el modelado de series temporales no lineales que los modelos usados individualmente. 2005 artículo científico 1657-7663 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=133114987004 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1331 Revista Avances en Sistemas e Informática application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Avances en Sistemas e Informática (Colombia) Num.2 Vol.2