Revisin̤ del modelo DAN2 (Arquitectura dinm̀ica para redes neuronales artificiales) en prediccin̤ de series de tiempo

En este artc̕ulo demostramos que el modelo DAN2 original se puede reescribir como modelo aditivo. Demostramos que nuestra formulacin̤ tiene varias ventajas: primero, reduce el nm͠ero total de parm̀etros a estimar; segundo, permite estimar todos los parm̀etros lineales mediante mn̕imos cuadrados ordi...

Whakaahuatanga katoa

I tiakina i:
Ngā taipitopito rārangi puna kōrero
Ētahi atu kaituhi: Franco Cardona Carlos Jaime, Olaya Morales Yris, Velasquez Henao Juan David, Pontificia Universidad Javeriana
Hōputu: Pukapuka
Reo:Pāniora
Ngā marau:
Urunga tuihono:Revisin̤ del modelo DAN2 (Arquitectura dinm̀ica para redes neuronales artificiales) en prediccin̤ de series de tiempo
Tags: Tāpirihia he Tūtohu
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Whakaahuatanga
Whakarāpopototanga:En este artc̕ulo demostramos que el modelo DAN2 original se puede reescribir como modelo aditivo. Demostramos que nuestra formulacin̤ tiene varias ventajas: primero, reduce el nm͠ero total de parm̀etros a estimar; segundo, permite estimar todos los parm̀etros lineales mediante mn̕imos cuadrados ordinarios o regresin̤ de crestas; y, finalmente, mejora la bs͠queda del mn̕imo global de la funcin̤ de error utilizada para estimar los parm̀etros del modelo. Para evaluar la efectividad de nuestro enfoque, estimamos dos modelos para una de las series de tiempo utilizadas como punto de referencia cuando se propuso el modelo DAN2 original. Los resultados indican que nuestro enfoque es capaz de encontrar modelos con una precisin̤ similar o mejor que el DAN2 original.
ISBN:2011-2769 (Versin̤ electrn̤ica); 0123-2126 (Versin̤ impresa)