Evaluación comparativa de modelos estadísticos y de aprendizaje automático para el pronóstico de series de tiempo
En el trabajo se aborda un experimento mediante el cual se explora la idea de un aproximador universal de series de tiempo, comparando tres diferentes algoritmos de aprendizaje automático y dos estadísticos; Para esto primero se generan diferentes series de tiempo utilizando un algoritmo de caminata...
- Autores:
-
Mosquera Collazos , Cristian Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14541
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14541
https://repositorio.utp.edu.co/home
- Palabra clave:
- 650 - Gerencia y servicios auxiliares::658 - Gerencia general
Análsis de series de tiempo
Pronostico del tiempo por estadistica
Analisis de varianza
Pronósticos de series de tiempo
Metropolis-Hastings Algorithm
Datos sintéticos
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)