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Predicción de Múltiples Puntos de Series de Tiempo Utilizando Support Vector Machines

Fuente: Redalyc

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Auteur principal:	E. Bautista Thompson
Format:	Artículo científico
Langue:	es
Publié:	Instituto Politécnico Nacional 2004
Sujets:	Computación Support Vector Machines Funciones de Kernel para SVM Predicción de series de tiempo
Accès en ligne:	Acceder al recurso
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author	E. Bautista Thompson
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contents	Predicción de Múltiples Puntos de Series de Tiempo Utilizando Support Vector Machines E. Bautista Thompson E. Guzmán Ramírez Jesús Figueroa Nazuno Computación Support Vector Machines Funciones de Kernel para SVM Predicción de series de tiempo Se presenta la evaluación de la predicción de múltiples puntos de series de tiempo, mediante un corrimientode ventana para Support Vector Machines (SVM) con dos funciones de kernel distintas (lineal y con baseradial). Para la evaluación se utilizó un conjunto de treinta series de diferente origen y comportamientodinámico. Se encuentra que la SVM posee una buena capacidad para ajustarse a las diferentes dinámicas delas series de tiempo y presenta un buen desempeño para la predicción de los primeros puntos de las seriesutilizando la función de kernel radial, a pesar del proceso de expansión del error de predicción. 2004 artículo científico 1405-5546 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=61570302 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=615 Computación y Sistemas application/pdf Instituto Politécnico Nacional Computación y Sistemas (México) Num.3 Vol.7
format	Artículo científico
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language	es
publishDate	2004
publisher	Instituto Politécnico Nacional
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