Artículos de revistas
Statistical Characterization and Optimization of Artificial Neural Networks in Time Series Forecasting: The One-Period Forecast Case
Caracterización Estadística y Optimización de Redes Neuronales Artificiales para Pronóstico de Series de Tiempo: Pronóstico de un Solo Período
Autor
SALAZAR AGUILAR, MARÍA ANGÉLICA
MORENO RODRÍGUEZ, GUILLERMO J.
CABRERA RÍOS, MAURICIO
Institución
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. TIME SERIES FORECASTING IS AN ACTIVE AREA FOR THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANNS). ALTHOUGH THE SELECTION OF AN ANN HAS BEEN GREATLY SIMPLIFIED, IT REMAINS A CHALLENGE TO ADEQUATELY DETERMINE THE ANN'S PARAMETERS. IN THIS WORK A METHOD BASED ON STATISTICAL ANALYSIS AND OPTIMIZATION TECHNIQUES IS PROPOSED TO SELECT THE ANN'S PARAMETERS FOR APPLICATION IN TIME SERIES FORECASTING. THE RESULTS ON THE SUCCESSFUL APPLICATION OF THE METHOD IN A REAL DEMAND FORECASTING PROBLEM FOR THE TELECOMMUNICATIONS INDUSTRY ARE ALSO REPORTED. .