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Pronóstico de la serie de Mackey-Glass Usando modelos de regresión no lineal
Palabras clave:
MARS, ANFIS, Redes neuronales, Perceptores multicapa, Regresión no lineal, Neural networks, Multilayer perceptrons, Nonlinear regression (es)Descargas
Tres técnicas de regresión no lineal son estudiadas y se compara su desempeño en el pronóstico de la serie de tiempo de Mackey-Glass. La primera de ellas es el modelo MARS, que se plantea como una alternativa a los modelos conexionistas El segundo es el Sistema de Inferencia Difusa Adaptativo (ANFIS), y el tercero es la red neuronal de propagación hacia delante, ampliamente utilizada en aplicaciones de ingeniería y economía. Los resultados muestran claramente como ANFIS tiene un poder de aproximación superior a las otras técnicas evaluadas. Se propone un algoritmo para obtener modelos ANFIS con complejidad creciente. (Texto tomado de la fuente)
Referencias
Chenoweth, T. (1996), A neural network based system for predicting future returns of the S&P Stock Index, PhD thesis, Washington State University.
Daffner, G. (1996), 'Neural network for time series processing', Neural Networks World (4), 447-468.
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Hwang, J., Lay, S. y Lippman, A. (1994), `Nonpara-metric multivariate density estimation: a comparative study'.
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