Pronóstico de la serie de Mackey-Glass Usando modelos de regresión no lineal
Fuente:
Redalyc
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional de Colombia
2004
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876454290988466176 |
|---|---|
| author | Juan David Velásquez Henao |
| author_facet | Juan David Velásquez Henao |
| contents | Pronóstico de la serie de Mackey-Glass Usando modelos de regresión no lineal Juan David Velásquez Henao Ingeniería MARS ANFIS redes neuronales regresion no lineal perceptrones multicapa Tres t´ecnicas de regresi´on no lineal son estudiadas y se compara su desempeno en elpron´ostico de la serie de tiempo de MackeyGlass. La primera de ellas es el modelo MARS, que seplantea como una alternativa a los modelos conexionistas. El segundo es el Sistema de InferenciaDifusa Adaptativo (ANFIS), y el tercero es la red neuronal de propagaci´on hacia delante, ampliamenteutilizada en aplicaciones de ingenier´ıa y econom´ıa. Los resultados muestran claramentecomo ANFIS tiene un poder de aproximaci´on superior a las otras t´ecnicas evaluadas. Se proponeun algoritmo para obtener modelos ANFIS con complejidad creciente. 2004 artículo científico 0012-7353 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49614209 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=496 Dyna application/pdf Universidad Nacional de Colombia Dyna (Colombia) Num.142 Vol.71 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_49614209 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2004 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
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| topic | Ingeniería MARS ANFIS redes neuronales regresion no lineal perceptrones multicapa |
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