Las redes neuronales y su desempeño bajo la estrategia de neuroevolución

Las Redes Neuronales Artificiales se han posicionado como una herramienta importante para la toma de decisiones en el sector financiero y macroeconómico. A pesar de sus exitosas implementaciones las Redes Neuronales Artificiales continúan siendo sinónimo de cajas negras debido a la subjetiva definición de su arquitectura y la complejidad que agrega a estas la topología de las mismas, entendida esta como las conexiones y desconexiones entre la entrada, la capa oculta y el pronóstico. Este documento presenta una comparación de dos métodos de redes neuronales, las tradicionales y las evolutivas, estas últimas son presentadas como una estrategia para resolver la subjetiva definición de la arquitectura y la topología. El uso de esta técnica permite obtener mejores pronósticos del índice financiero COL20 al superar a las Redes Neuronales Artificiales tradicionales gracias a la exitosa hibridación de técnicas de optimización matemática con técnicas evolutivas.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/12100
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/12100; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.12100
• Palabra clave: Neuroevolución; Redes neuronales artificiales; Algoritmos genéticos; Índices financieros; Redes neurales (Computadores); Algoritmos genéticos; Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas
• Rights: openAccess
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