Algoritmo cromático aplicado a un modelo de regresión no lineal en pronósticos de series de tiempo
El presente trabajo utiliza la nueva metaheurística, algoritmo cromático para la optimización de pronósticos de series de tiempo a través de un modelo de regresión no lineal. En esta nueva propuesta se maneja el algoritmo cromático debido a sus características de codificación real y a su memoria de...
- Autores:
-
Avilés Pacheco, José Antonio
Sabie Lobo, Rafael Emiro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/3946
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/3946
- Palabra clave:
- Pronósticos
Metaheurísticas
Series de tiempo
Forecasts
Metaheuristics
Time series
- Rights
- openAccess
- License
- Copyright Universidad de Córdoba, 2020
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El presente trabajo utiliza la nueva metaheurística, algoritmo cromático para la optimización de pronósticos de series de tiempo a través de un modelo de regresión no lineal. En esta nueva propuesta se maneja el algoritmo cromático debido a sus características de codificación real y a su memoria de arranque múltiple, que le permiten ser más eficiente a la hora minimizar el error en los pronósticos del modelo, para lograr esto se utilizan indicadores estadísticos del error que contribuyen a mejorar las predicciones a cada problema específico. Además, se idean unas mejoras al modelo de regresión y al algoritmo utilizado de tal manera que se logra predecir el comportamiento de los problemas, no solo de una variable sino también de múltiples variables. Hay que resaltar que el algoritmo es capaz de hacer que sus soluciones cumplan con los supuestos o restricciones que son necesarias para poder hacer uso del modelo estudiado. El algoritmo junto con el modelo es probado en distintos problemas de una y múltiples variables proporcionando muy buenas predicciones. Además, se ejecuta en caso de estudio practico relacionado con la estimación de los precios de ganado según su tipo en la región estudiada. El desarrollo de este nuevo método genera más posibilidades para alcanzar que los pronósticos se ajusten y para mejorar cualquier tipo predicción. Esta investigación proporciona una nueva manera para minimizar los errores en los pronósticos y generar resultados de gran calidad. También demuestra que se permite establecer pronósticos tanto en problemas de una variable como en los de múltiples variables, con tiempos computacionales razonables. Esta sería una excelente estrategia para las innumerables empresas, entidades u organizaciones que requieren métodos verdaderamente eficientes que les permitan tomar las mejores decisiones. |
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Además, se idean unas mejoras al modelo de regresión y al algoritmo utilizado de tal manera que se logra predecir el comportamiento de los problemas, no solo de una variable sino también de múltiples variables. Hay que resaltar que el algoritmo es capaz de hacer que sus soluciones cumplan con los supuestos o restricciones que son necesarias para poder hacer uso del modelo estudiado. El algoritmo junto con el modelo es probado en distintos problemas de una y múltiples variables proporcionando muy buenas predicciones. Además, se ejecuta en caso de estudio practico relacionado con la estimación de los precios de ganado según su tipo en la región estudiada. El desarrollo de este nuevo método genera más posibilidades para alcanzar que los pronósticos se ajusten y para mejorar cualquier tipo predicción. Esta investigación proporciona una nueva manera para minimizar los errores en los pronósticos y generar resultados de gran calidad. También demuestra que se permite establecer pronósticos tanto en problemas de una variable como en los de múltiples variables, con tiempos computacionales razonables. Esta sería una excelente estrategia para las innumerables empresas, entidades u organizaciones que requieren métodos verdaderamente eficientes que les permitan tomar las mejores decisiones.RESUMEN ................................................................................................................... 12ABSTRACT ............................................................................................................ 141. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 161.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................... 162. OBJETIVOS ...................................................................................................................... 202.1. Objetivo general ......................................................................................... 202.2. Objetivos específicos ........................................................................................ 203. JUSTIFICACIÓN .............................................................................................................. 214. ALCANCE Y LIMITACIONES ....................................................................................... 235. MARCO CONCEPTUAL ................................................................................................. 255.1. Algoritmia y Optimización de Metaheurísticas. ................................................................ 255.2. Pronósticos y Series de Tiempo ........................................................................ 336. ESTADO DEL ARTE ............................................................................... 457. MATERIALES Y MÉTODOS ..................................................................... 568. OPTIMIZACIÓN DE PRONÓSTICOS .......................................................... 598.3. Modelo de Regresión ..................................................................................................... 618.3.1. Optimización del Modelo ........................................................................................... 638.3.2. Función objetivo ................................................................................... 648.4. Codificación de Parámetros ........................................................................................... 658.5. Algoritmo Cromático ..................................................................................... 668.5.1. Vecinos de escala cromática ................................................................... 678.5.2. Vecinos de Inspiración y de Rotación ........................................................................ 708.6. Parámetros y Pseudocódigo del Algoritmo Cromático.................................................. 749. RESULTADOS Y DISCUSIONES ........................................................... 759.1.1. Problema de evaluación N°1 (clase polinomial) ....................................................... 759.1.2. Problema de evaluación N°2 (clase polinomial) ....................................................... 769.1.3. Problema de evaluación N°3 (clase racional) ............................................................ 769.1.4. Problema de evaluación N°4 (clase diversa) .................................................................... 7710. CONCLUSIONES ............................................................................................ 9911. RECOMENDACIONES ...............................................................................................10112. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................103ANEXOS Y DIAGRAMAS APLICATIVO ..................................................................................................106Pseudocódigo del algoritmo. ............................................................................................... 106PregradoIngeniero(a) de SistemasTrabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Algoritmo cromático aplicado a un modelo de regresión no lineal en pronósticos de series de tiempoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32PronósticosMetaheurísticasSeries de tiempoForecastsMetaheuristicsTime seriesFacultad de IngenieríaMontería, Córdoba, ColombiaIngeniería de SistemasA.J. Nebro, J. D.-N. (2009). smpso: a new pso-basedmethaeuristicformulti-objetive optimization. Obtenido de www.IEEEpressAlsmadi, M. K., Omar, K. B., Noah, & A., S. (2009). Back Propagation Algorithm: The Best Algorithm Among the Multi-layer Perceptron Algorithm. International Journal of Computer Science and Network Security.Barreras Serrano, A., Eduardo, S. L., & Figueroa Saavedra, F. (2014). Uso de un modelo univariado de series de tiempo para la predicción, en el corto plazo, del comportamiento de la producción de carne de bovino en Baja California, México. *Instituto de Investigaciones en Ciencias Veterinarias de la Universidad Autónoma de Baja California.Behnamian, J., & Ghomi, F. (2009). Development of a PSO–SA hybrid metaheuristic for a new comprehensive. Elsevier.Botero, S., & Cano, J. (2008). Análisis de series de tiempo para la predicción de los precios de la energía en la bolsa de Colombia. CUADERNOS DE ECONOMÍA 48, 2008Box, G. E., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. ( 2015.). 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