SELECCIÓN DE UN MODELO AUTO-REGRESIVO OPTIMO UTILIZANDO UN DICCIONARIO DE FUNCIONES BASE

Fuente: Redalyc
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Autor principal: DIEGO LUIS GUARÍN LÓPEZ
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad Tecnológica de Pereira 2011
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author DIEGO LUIS GUARÍN LÓPEZ
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contents SELECCIÓN DE UN MODELO AUTO-REGRESIVO OPTIMO UTILIZANDO UN DICCIONARIO DE FUNCIONES BASE DIEGO LUIS GUARÍN LÓPEZ ÁLVARO ANGEL OROZCO G. CESAR GERMAN CASTELLANOS DOMINGUEZ Ingeniería estadística paramétrica estimación de parámetros procesos autorregresivos Análisis de series temporales El modelamiento de series temporales es una de las tareas más importantes en ingeniería; una vez elegida una clase de modelos, el ingeniero debe determinar unos parámetros que dependen de la clase de modelo elegido y de la señal. Cuando se eligen modelos Autorregresivos, los parámetros a determinar son el orden del modelo y las constantes asociadas. Actualmente existen varios algoritmos para determinar dichos parámetros. En el presente documento se demuestra que algunos de estos algoritmos fallan en situaciones sencillas donde algunas constantes del modelo son iguales a cero, y se presenta una nueva metodología, la cual es robusta ante esta clase de situaciones. 2011 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84921327049 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.47 Vol.XVII
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DIEGO LUIS GUARÍN LÓPEZ
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estadística paramétrica
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SELECCIÓN DE UN MODELO AUTO-REGRESIVO OPTIMO UTILIZANDO UN DICCIONARIO DE FUNCIONES BASE DIEGO LUIS GUARÍN LÓPEZ ÁLVARO ANGEL OROZCO G. CESAR GERMAN CASTELLANOS DOMINGUEZ Ingeniería estadística paramétrica estimación de parámetros procesos autorregresivos Análisis de series temporales El modelamiento de series temporales es una de las tareas más importantes en ingeniería; una vez elegida una clase de modelos, el ingeniero debe determinar unos parámetros que dependen de la clase de modelo elegido y de la señal. Cuando se eligen modelos Autorregresivos, los parámetros a determinar son el orden del modelo y las constantes asociadas. Actualmente existen varios algoritmos para determinar dichos parámetros. En el presente documento se demuestra que algunos de estos algoritmos fallan en situaciones sencillas donde algunas constantes del modelo son iguales a cero, y se presenta una nueva metodología, la cual es robusta ante esta clase de situaciones. 2011 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84921327049 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.47 Vol.XVII
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