Comparación de Redes Neuronales aplicadas a la predicción de Series de Tiempo.
El presente estudio tiene como objetivo principal presentar la comparativa de las redes neuronales artificiales (RNA) tipo perceptrón multicapa (MLP) y de funciones de base radial (RBF) aplicadas a la predicción de series de tiempo. Se utilizó resilient backpropagation como algoritmo de aprendizaje...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Editorial Uniautónoma
2015-12-01
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| Series: | Prospectiva |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://ojs.uac.edu.co/index.php/prospectiva/article/view/491 |
| Summary: | El presente estudio tiene como objetivo principal presentar la comparativa de las redes neuronales artificiales (RNA) tipo perceptrón multicapa (MLP) y de funciones de base radial (RBF) aplicadas a la predicción de series de tiempo. Se utilizó resilient backpropagation como algoritmo de aprendizaje para la red MLP y una combinación entre el algoritmo de los k-emanes y el método de la matriz pseudoinversa para la RBF. La implementación de las RNA se realizó utilizando un sistema basado en arquitectura cliente-servidor, previendo una futura integración con aplicaciones en tiempo real. Para la evaluación de las RNA se utilizaron conjuntos de datos de diferentes características y cantidad de datos.De acuerdo
a los resultados obtenidos se concluye que para la utilización e integración de técnicas de inteligencia computacional en sistemas web, es preferible el uso de las RBF, debido a que obtiene mejores tiempos de ejecución. Es importante resaltar también que en calidad de respuesta los dos tipos de redes neuronales
obtienen resultados similares.
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| ISSN: | 1692-8261 2216-1368 |