Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales
En este trabajo se presenta un estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo. En el método propuesto se utilizan Redes Neuronales Artificiales para predecir el desempeño de varios métodos estadísticos tradicionales de pronóstico para así seleccionar e...
| Autores: | , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma de Nuevo León |
| Repositorio: | Redalyc-UANL |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:40425635005 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40425635005 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería series de tiempo métodos de pronóstico Redes neuronales artificiales (RNA) |
| Sumario: | En este trabajo se presenta un estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo. En el método propuesto se utilizan Redes Neuronales Artificiales para predecir el desempeño de varios métodos estadísticos tradicionales de pronóstico para así seleccionar el de mejor potencial. Para llevar a cabo la validación, se emplearon dieciocho series de tiempo reales, correspondientes a actividades económicas del estado de Tamaulipas. Los resultados apuntan a que el método de selección propuesto es suficientemente confiable para devenir un recurso de fácil aplicación para personas con poco conocimiento estadístico. Tablas con los resultados del método se incluyen en este trabajo para hacer más conveniente la identificación del método estadístico tradicional de pronóstico sugerido. |
|---|