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Luis Pedraza Caballero ; Edinson Martínez Gómez ;PROSPECTIVA 2015, 13 2

Autor: Darwin Mercado Polo

Fuente: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=496250642011


Introducción



PROSPECTIVA ISSN: 1692-8261 rprospectiva@gmail.com Universidad Autónoma del Caribe Colombia Mercado Polo, Darwin; Pedraza Caballero, Luis; Martínez Gómez, Edinson Comparación de Redes Neuronales aplicadas a la predicción de Series de Tiempo PROSPECTIVA, vol.
13, núm.
2, julio-diciembre, 2015, pp.
88-95 Universidad Autónoma del Caribe Disponible en: http:--www.redalyc.org-articulo.oa?id=496250642011 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto Comparación de Redes Neuronales aplicadas a la predicción de Series de Tiempo Comparación de Redes Neuronales aplicadas a la predicción de Series de Tiempo Comparison of Neural Network applied to prediction of Time Series Darwin Mercado Polo1, Luis Pedraza Caballero2, Edinson Martínez Gómez3 1 Master en lenguajes y sistemas informáticos, Docente Tiempo Completo, Universidad de la Costa CUC, Ingeniería de Software y Redes, Barranquilla – Colombia. 2 Magister en Ciencias de la computación (c), Docente Investigador, Universidad de la Costa - CUC, Educación, investigación e Innovación en Ciencias Básicas EDICBAS, Barranquilla – Colombia. 3 Ingeniero de sistemas, Coordinador de desarrollo, Tecnosystems IT, Barranquilla – Colombia dmercado@cuc.edu.co Recibido 13-11-14 Aceptado 15-05-2015 Cite this article as: D.
Polo, L.
Pedraza, E.
Martinez, “Comparison of Neural Network applied to prediction of times Series”, Prospect, Vol 13, N° 2, 88-95, 2015. RESUMEN El presente estudio tiene como objetivo principal presentar la comparativa de las redes neuronales artificiales (RNA) tipo perceptrón multicapa (MLP) y de funciones de base radial (RBF) aplicadas a la predicción de series de tiempo.
Se utilizó resilient backpropagation como ...





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