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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad de Carabobo
2010
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=215016943004 |
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Table of Contents:
- Filtros con Aprendizaje de Parámetros para Optimizar Modelos de Redes Neuronales en la Predicción de Series de Precipitaciones Saba Infante Fernando Cedeño José Ortega Ingeniería Redes Neuronales Filtro de Partículas Series de Precipitaciones Filtro de Kalman Extendido En este estudio se usó un modelo de redes neuronales (RN) para predecir los niveles de lluvia en Venezuela. El estudio está basado en series de lluvia total mensual del periodo comprendido entre 1971-2000 de 36 estaciones meteorológicas. Para determinar la dimensión de inmersión de los datos, así como el tiempo de retardo, número de pasos hacia atrás necesarios para predecir un valor futuro, se utilizan dos técnicas estándar de los sistemas dinámicos, la Información Mutua Promedio (AMI) y los Falsos Vecinos más Cercanos (FNN). Una vez determinadas las variables de entrada, se diseña el modelo predictivo formulado en términos de los modelos espacio-estado. Para estimar los pesos de la red se utilizaron dos algoritmos de aprendizaje Filtro de Kalman Extendido (FKE) y Filtro de Partículas o Muestreo de Importancia Secuencial (FP o SIR). Se utilizó el criterio de información Bayesiano (BIC) para seleccionar el número de neuronas de la capa oculta. Se proponen dos métodos de bondad de ajuste para medir la exactitud del modelo. Los resultados demuestran que el modelo ajustado es útil para predecir niveles de precipitaciones mensuales con alta exactitud y confiabilidad. 2010 artículo científico 1856-8327 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=215016943004 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=2150 Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias application/pdf Universidad de Carabobo Ingeniería Industrial. Actualidad y Nuevas Tendencias (República Bolivariana de Venezuela) Num.5 Vol.II