Caracterización Estadística y Optimización de Redes Neuronales Artificiales para Pronóstico de Series de Tiempo: Pronóstico de un Solo Período

MARÍA ANGÉLICA SALAZAR AGUILAR, GUILLERMO J. MORENO RODRÍGUEZ, MAURICIO CABRERA RÍOS

Resumen


LOS PRONÓSTICOS DE SERIES DE TIEMPO CONSTITUYEN UN ÁREA ACTIVA PARA LA APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNAS). AUNQUE LA SELECCIÓN DE UNA RNA PARA TAL APLICACIÓN SE HA SIMPLIFICADO GRANDEMENTE, LA FALTA DE UN MÉTODO ESTABLECIDO PARA ASIGNAR LOS PARÁMETROS DE LAS RNAS DE UNA MANERA ADECUADA SIGUE SIENDO UN RETO. EN ESTE TRABAJO SE PROPONE UNA METODOLOGÍA BASADA EN TÉCNICAS ESTADÍSTICAS Y OPTIMIZACIÓN PARA LA SELECCIÓN DE PARÁMETROS DE UNA RNA PARA EL PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO. LA METODOLOGÍA PROPUESTA SE DEMUESTRA POR MEDIO DE SU APLICACIÓN EN UN PROBLEMA REAL DE PRONÓSTICO DE DEMANDA EN LA INDUSTRIA DE LAS TELECOMUNICACIONES.

Palabras clave


REDES NEURONALES ARTIFICIALES; SERIES DE TIEMPO; ANÁLISIS Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS; PRONÓSTICOS

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Oscar Zavala