Una comparación entre los modelos de componentes no observables y las redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales han sido comúnmente usadas para pronosticar series de tiempo no lineales debido a sus ventajas; sin embargo, el procedimiento de pronóstico depende de heurísticas y juicio experto. La metodología de modelado de componentes no observables es una técnica de pronóstico...
- Autores:
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Castaño Jaramillo, Natalia
Montoya, Olga Lucia
Velásquez Henao, Juan David
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28571
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28571
http://bdigital.unal.edu.co/18619/
- Palabra clave:
- Sistemas Inteligentes
Agentes Inteligentes y Sistemas Neuro-Difusos
modelos de componentes no observables
series de tiempo
predicción.
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional