Una nueva metodologa̕ para la prediccin̤ de series de tiempo usando regresin̤ simbl̤ica
En este artc̕ulo se propone una nueva metodologa̕ para la prediccin̤ de series de tiempo no lineales usando programacin̤ genťica. La aproximacin̤ propuesta se basa en la incorporacin̤ del concepto de bloques funcionales y la modificacin̤ del algoritmo genťico para que opere con estos. Los bloques...
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| Natura: | Libro |
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| Lingua: | spagnolo |
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| 245 | 1 | 0 | |a Una nueva metodologa̕ para la prediccin̤ de series de tiempo usando regresin̤ simbl̤ica |
| 246 | |a A modification of the methodology of symbolic regression for time series prediction | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2020 | ||
| 520 | 3 | |a En este artc̕ulo se propone una nueva metodologa̕ para la prediccin̤ de series de tiempo no lineales usando programacin̤ genťica. La aproximacin̤ propuesta se basa en la incorporacin̤ del concepto de bloques funcionales y la modificacin̤ del algoritmo genťico para que opere con estos. Los bloques funcionales representan modelos estads̕ticos bien conocidos para el prons̤tico de series de tiempo. El algoritmo propuesto permite la exploracin̤ y explotacin̤ de regiones donde hay mayor posibilidad de encontrar mejores modelos de prons̤tico. Para validar la aproximacin̤ propuesta, se pronosticaron dos series de tiempo Benchmark; se encontr ̤que nuestra metodologa̕ pronostica con mayor precisin̤ las series de tiempo consideradas en comparacin̤ con otros modelos no lineales | |
| 650 | \ | \ | |a Lenguajes de programacin̤ (Computadores electrn̤icos) |
| 650 | \ | \ | |a Algoritmos genťicos |
| 650 | \ | \ | |a Anl̀isis numřico |
| 650 | \ | \ | |a Redes neuronales (Computadores) |
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| 650 | \ | \ | |a Numerical analysis |
| 650 | \ | \ | |a Neural networks (Computer science) |
| 650 | \ | \ | |a Prons̤tico; Programacin̤ genťica; Redes neuronales artificiales; Algoritmos genťicos; Modelos no lineales.<U+0009> |