Publicado

2010-09-01

Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales

Palabras clave:

Redes Neuronales, Series de Tiempo, Algoritmo de Entrenamiento, Selección de Neuronas Ocultas. (es)

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Autores/as

  • Paola Sánchez Ph. D (c) Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín
  • Juan D. Velásquez Ph. D. Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín
En el modelado de series de tiempo, las red es neuronales han venido ganando cada vez más terreno, debido a sus reconocidas capacidades de adaptabilidad, generalización y aprendizaje. Si bien, en la literatura se denota un creciente interés por el desarrollo de aplicaciones con dichos modelos y se han presentado muchos reportes exitosos de su desempeño, igualmente, se han reportado resultados inconsistentes acerca de su uso. Algunos autores sostienen que tales inconsistencias son producto de falencias en la implementación del modelo y en la carencia de una metodología válida. En este trabajo se evalúan los efectos de dos factores clave en la construcción del modelo de red neuronal: el algoritmo de entrenamiento y el criterio de selección del número de neuronas ocultas; para ejemplificar la discusión se usó la serie de pasajeros en líneas aéreas de Box & Jenkins y los métodos de entrenamiento de regla delta generalizada y RProp. La evidencia experimental demuestra que los métodos de entrenamiento evaluados exhiben comportamientos diferentes a los teóricamente esper ados.

Cómo citar

APA

Sánchez, P. y Velásquez, J. D. (2010). Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales. Avances en Sistemas e Informática, 7(3), 68–74. https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654

ACM

[1]
Sánchez, P. y Velásquez, J.D. 2010. Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales. Avances en Sistemas e Informática. 7, 3 (sep. 2010), 68–74.

ACS

(1)
Sánchez, P.; Velásquez, J. D. Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales. ava. sis. inf 2010, 7, 68-74.

ABNT

SÁNCHEZ, P.; VELÁSQUEZ, J. D. Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales. Avances en Sistemas e Informática, [S. l.], v. 7, n. 3, p. 68–74, 2010. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654. Acesso em: 28 mar. 2024.

Chicago

Sánchez, Paola, y Juan D. Velásquez. 2010. «Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales». Avances En Sistemas E Informática 7 (3):68-74. https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654.

Harvard

Sánchez, P. y Velásquez, J. D. (2010) «Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales», Avances en Sistemas e Informática, 7(3), pp. 68–74. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654 (Accedido: 28 marzo 2024).

IEEE

[1]
P. Sánchez y J. D. Velásquez, «Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales», ava. sis. inf, vol. 7, n.º 3, pp. 68–74, sep. 2010.

MLA

Sánchez, P., y J. D. Velásquez. «Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales». Avances en Sistemas e Informática, vol. 7, n.º 3, septiembre de 2010, pp. 68-74, https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654.

Turabian

Sánchez, Paola, y Juan D. Velásquez. «Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales». Avances en Sistemas e Informática 7, no. 3 (septiembre 1, 2010): 68–74. Accedido marzo 28, 2024. https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654.

Vancouver

1.
Sánchez P, Velásquez JD. Problemas de investigación en la predicción de series de tiempo con redes neuronales artificiales. ava. sis. inf [Internet]. 1 de septiembre de 2010 [citado 28 de marzo de 2024];7(3):68-74. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/avances/article/view/26654

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