SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.14 número1Minimización del makespan en máquinas paralelas idénticas con tiempos de preparación dependientes de la secuencia utilizando un algoritmo genéticoOptimización del tren de potencia y la estrategia de control de un vehículo eléctrico híbrido para máxima economía de energía índice de autoresíndice de assuntospesquisa de artigos
Home Pagelista alfabética de periódicos  

Serviços Personalizados

Journal

Artigo

Indicadores

Links relacionados

  • Não possue artigos similaresSimilares em SciELO

Compartilhar


Ingeniería, investigación y tecnología

versão On-line ISSN 2594-0732versão impressa ISSN 1405-7743

Resumo

ACOSTA-CERVANTES, M.C.; VILLARREAL-MARROQUIN, M.G.  e  CABRERA-RIOS, M.. Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales. Ing. invest. y tecnol. [online]. 2013, vol.14, n.1, pp.53-63. ISSN 2594-0732.

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.

Palavras-chave : redes neuronales artificiales (RNA); métodos de pronóstico; series de tiempo.

        · resumo em Inglês     · texto em Espanhol

 

Creative Commons License Todo o conteúdo deste periódico, exceto onde está identificado, está licenciado sob uma Licença Creative Commons