Selección de características mediante un algoritmo genético para el diagnóstico de caoticidad en series de tiempo usando un clasificador con redes neuronales
En este trabajo presentamos una metodología para el diagnóstico de caos en series de tiempo basada en el cálculo de 118 características sobre la serie de tiempo y un clasificador construido con una red neuronal artificial. El gran reto de este trabajo radica en la distinción entre procesos de tipo e...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/6549
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/6549
- Palabra clave:
- Caos
Redes neuronales
Algoritmo genético
Series de tiempo
Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Algoritmos genéticos
Redes neurales (Computadores)
Análisis de series de tiempo
Chaos
Neural networks
Genetic algorithm
Time series
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| Summary: | En este trabajo presentamos una metodología para el diagnóstico de caos en series de tiempo basada en el cálculo de 118 características sobre la serie de tiempo y un clasificador construido con una red neuronal artificial. El gran reto de este trabajo radica en la distinción entre procesos de tipo estocástico y tipo caótico, debido a ambos procesos tienen múltiples características en común: un espectro de potencia de banda ancha y señales con comportamiento visiblemente irregular, entre otros. |
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