Resumo

BAUTISTA - THOMPSON, E; GUZMAN - RAMIREZ, E  e  FIGUEROA - NAZUNO, J. Predicción de Múltiples Puntos de Series de Tiempo Utilizando Support Vector Machines. Comp. y Sist. [online]. 2004, vol.7, n.3, pp.148-155. ISSN 2007-9737.

Se presenta la evaluación de la predicción de múltiples puntos de series de tiempo, mediante un corrimiento de ventana para Support Vector Machines (SVM) con dos funciones de kernel distintas (lineal y con base radial). Para la evaluación se utilizó un conjunto de treinta series de diferente origen y comportamiento dinámico. Se encuentra que la SVM posee una buena capacidad para ajustarse a las diferentes dinámicas de las series de tiempo y presenta un buen desempeño para la predicción de los primeros puntos de las series utilizando la función de kernel radial, a pesar del proceso de expansión del error de predicción.

Palavras-chave : Funciones de Kernel para SVM; Predicción de series de tiempo; Support Vector Machines.

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