Tendencias en la predicción y estimación de los intervalos de confianza usando modelos de redes neuronales aplicados a series temporales
Título del documento: Tendencias en la predicción y estimación de los intervalos de confianza usando modelos de redes neuronales aplicados a series temporales
Revista: Dyna (Medellín)
Base de datos:
Número de sistema: 000544293
ISSN: 0012-7353
Autores: 1
1
2
Instituciones: 1Universidad Nacional de Colombia, Escuela de Sistemas, Medellín, Antioquia. Colombia
2Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Facultade de Engenharía Elétrica, Rio de Janeiro. Brasil
Año:
Periodo: Jul
Volumen: 73
Número: 149
Paginación: 141-147
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Resumen en español En este artículo, se discute el estado del arte en la estimación de la predicción varios pasos adelante para modelos de series temporales no lineales basados en perceptrones multicapa. Se revisan las principales tendencias para la estimación de pronósticos puntuales e intervalos de confianza. En adición, se argumenta sobre los principales problemas abiertos para investigación futura en la predicción de series temporales usando redes neuronales.
Resumen en inglés In this paper, we discuss the state-of-art in estimating multiple steps ahead forecast for nonlinear time series models based on multilayer perceptrons. We review the main trends for estimating the point forecasts and confidence intervals. In addition, we argue the principal open issues for future research in time series forecasting using neural networks.
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Ciencias de la computación
Palabras clave: Procesamiento de datos,
Redes
Keyword: Data processing,
Networks
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