Predicción del precio de la electricidad en Brasil usando redes cascada. Correlación



Document title: Predicción del precio de la electricidad en Brasil usando redes cascada. Correlación
Journal: Revista UDCA. Actualidad & divulgación científica
Database: PERIÓDICA
System number: 000358007
ISSN: 0123-4226
Authors: 1
1
Institutions: 1Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Medellín, Antioquia. Colombia
Year:
Season: Dic
Volumen: 14
Number: 2
Pages: 161-167
Country: Colombia
Language: Español
Document type: Estado del arte
Approach: Analítico
Spanish abstract En este artículo, se propone utilizar redes neuronales tipo cascada correlación regularizadas, para pronosticar el precio mensual, de corto plazo, de la electricidad del mercado brasileño. Se estiman diversos modelos de redes cascada correlación regularizados entre la capa de entrada y oculta, con descomposición o con eliminación de pesos, mientras que entre la capa oculta y la de salida, se regulariza con regresión de borde. Los resultados indican que las redes cascada correlación regularizadas en todas sus capas describen mejor la dinámica de la serie de precios que la misma red sin regularizar, que un modelo ARIMA y que un perceptrón multicapa (MLP) clásico, que usa los mismos rezagos y neuronas en la capa oculta, lo cual, permite afirmar, que para la serie de precios de electricidad, las redes cascada correlación regularizadas permiten encontrar modelos con mejor capacidad de pronóstico
Disciplines: Economía,
Matemáticas,
Ciencias de la computación
Keyword: Economía de servicios,
Precios,
Electricidad,
Redes neuronales artificiales,
Brasil,
Pronóstico
Keyword: Economics,
Mathematics,
Computer science,
Prices,
Service sector,
Electricity,
Artificial neural networks,
Brazil,
Forecasting
Full text: Texto completo (Ver HTML)