A comparison of time series forecasting between artificial neural networks and box and jenkins methods
El objetivo principal de esta investigación es comparar las metodologías de Box y Jenkins: Modelo ARIMA y Modelo de Función de Transferencia (MFT), utilizadas frecuentemente en estadística para predicción con series de tiempo, con la técnica de la Inteligencia Artificial denominada Redes Neuronales Artificiales (RNA). Se proponen metodologías para predicción con una red neuronal artificial utilizando el algoritmo de retropropagación y las neuronas neo-difusas. El comportamiento de los métodos se analiza mediante casos de estudio y haciendo uso de criterios comparativos para las fases de ajuste y predicción.
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| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Facultad de Ingeniería, Universidad del Zulia
2004
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| Online Access: | http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0254-07702004000300002 |
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