Predicción de la serie temporal del indicador bancario de referencia (IBR) con redes neuronales
En años recientes, la predicción del comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) se ha hecho relevante debido a su importancia en el mercado monetario colombiano. El propósito de este trabajo es demostrar la eficiencia de las redes LSTM en la generación de predicciones de series de tie...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
- Repositorio:
- Expeditio: repositorio UTadeo
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/21576
- Acceso en línea:
- https://revistas.utadeo.edu.co/index.php/mutis/issue/view/140
https://doi.org/10.21789/22561498.1748
http://hdl.handle.net/20.500.12010/21576
- Palabra clave:
- Aprendizaje Automático
Redes LSTM
ARIMA
Ciencias naturales
Redes neuronales (Neurobiología)
Neurociencia cognitiva
Time Series
Machine Learning
LSTM Network
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- License
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