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Arbitrage-free prediction of implied volatility: a comparison study
(2020-07-30)
Este trabalho apresenta uma predição livre de arbitragem da volatilidade implícita de um conjunto de opções com a mesma maturidade. O método consiste em prever os parâmetros da parametrização SABR, evitando restrições não ...
Pronóstico de volatilidad de la TRM mediante un modelo híbrido LSTM-GARCH
This work proposes a hybrid LSTM-GARCH model to forecast the volatility of the USD-COP exchange rate, known as tasa representativa del mercado (TRM). This model is a LSTM recurrent neural network which includes coefficients ...
Aplicação de Modelos de Aprendizado de Máquina na Predição de Curvas de Carga
(2022)
One of the most important research topics in Smart Grid technology is load curve prediction. This allows electric power transmission and distribution operators to carry out operations with greater efficiency in the dispatch ...
Deep Learning como alternativa en la predicción del precio de las acciones del mercado de valores colombiano
(Universidad EAFITEconomíaEscuela de Economía y Finanzas. Departamento de Economía.Medellín, 2021)
Predicción de la serie temporal del indicador bancario de referencia (ibr) con redes neuronales
En años recientes, la predicción del comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) se ha hecho relevante debido a su importancia en el mercado monetario colombiano. El propósito de este trabajo es demostrar la ...
Predicción de la serie temporal del indicador bancario de referencia (IBR) con redes neuronales
En años recientes, la predicción del comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) se ha hecho relevante debido a su importancia en el mercado monetario colombiano. El propósito de este trabajo es demostrar la ...
Previsão intra-diária de geração fotovoltaica usando redes neurais recorrentes do tipo LSTM e dados históricos de energia
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-11-04)
Este trabalho apresenta uma metodologia que utiliza dados históricos de energia para obter a previsão de geração de sistemas fotovoltaicos no horizonte de 1h, utilizando o conceito de janela temporal (time steps) e uma ...
Two - pass end-to-end: Rnn-T-Las Vs. Lstm-Las
(Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaPE, 2021)
El reconocimiento de voz se ha convertido en una funcionalidad obligatoria para diversos dispositivos y aplicaciones. Sin embargo, aún no se ha desarrollado la implementación más óptima que genere los mejores resultados. ...
Red neuronal Long Short-Term Memory (LSTM) aplicada a series temporales para pronosticar consumo energético en edificaciones.
(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021)
En Ecuador, un consumo energético acentuado lo tiene el sector residencial debido al aumento
de la población y otros parámetros, lo cual lleva a un incremento en los costos de energía, las
emisiones de gases de efecto ...
Pronóstico del Consumo Energético en Edificaciones a través de Series Multivariadas usando Modelos de Redes Neuronales Convolucionales.
(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021-03)
El consumo energético es uno de los puntos principales a considerar en el siglo XXI,
siendo este el principal factor de consumo de materiales fosiles. Las edificaciones
formaron parte de del 40% de emiciones de CO2 ...