Generación automática de modelos de pronóstico usando bloques funcionales y programación genética (2016)
En el marco de la predicción de series temporales, la Programación Genética ha tomado gran fuerza en los últimos años debido a su capacidad de deducir la ecuación y aquellos parámetros que mejor aproximan la relación entre la variable de salida y el conjunto de variables de entrada; sin embargo, al ser aplicada en la predicción de series de tiempo, aún presenta limitaciones en la incorporación de las componentes de ciclo, tendencia, estacionalidad y error; en el uso de aquellos rezagos de interés en todos los individuos durante el proceso de búsqueda; en la inclusión de los modelos bechmark de predicción de series de tiempo presentes en la literatura; y la redundancia de nodos (terminales y operadores) que no aportan a la aptitud del modelo. Para abordarlos, en este trabajo se modificaron: la estructura del algoritmo de programación genética original, la función de aptitud, los operadores de selección, intensificación, reproducción, mutación y cruce; además, fueron incorporadas las componentes de ciclo, tendencia, estacionalidad y error, a los bloques funcionales. Lo anterior permite la inclusión de las componentes de los modelos actuales de predicción de series de tiempo, la focalización de los individuos en regiones de interés durante el proceso de exploración, y la incorporación de conocimiento experto en la generación de la población inicial del algoritmo. Las modificaciones propuestas fueron implementadas en un prototipo en el lenguaje R, y validadas contra series de tiempo con ecuación de generación conocida (para verificar la capacidad de deducción de la ecuación a partir de los datos) y series benchmark de la literatura de predicción de series de tiempo, como son las series: AIRLINE, SUNSPOT, LYNX, INTERNET y POLLUTION. Los resultados obtenidos en términos de medidas de error comparados contra modelos ARIMA, SVM (Maquinas de vectores de soporte), MLP (perceptrones multicapa), NN (redes neuronales artificiales), DAN (redes neuronales de arquitectura dinamica) y el algoritmo original de programación genética, fueron mejores tanto en el entrenamiento como la predicción.