Modelado Estructural No Lineal de Series Temporales
نویسندگان
چکیده
Structural models are tools conceptually useful in time series modeling, because they allow the individual interpretation behavior of each structural component in the series; however, the difficult in the representation of nonlinear relationships of these models, have despised their use in real series. The Artificial Neural Networks (RNA) models are a promising alternative by the nonlinear time series modeling; nevertheless, the inabilities for to explain the parameters calculate of these models do that RNA have seen as black box. In this paper, we propose a hybrid approach that uses an explicit modeling of the structural characteristics of time series by structural models, joint with modeling of nonlinear relationships provided by neural networks. Experimental results with real series suggest the combination of this models can be an effective way to nonlinear time series modeling that the individual models.
منابع مشابه
Un perfil UML para el análisis de series temporales con modelos conceptuales sobre almacenes de datos
El análisis de series temporales (AST) es una potente herramienta para el descubrimiento de patrones y tendencias. Pero todav́ıa no existen modelos conceptuales para esta técnica de mineŕıa, que podŕıan ayudar a solventar los problemas en el preprocesado de los grandes volúmenes de datos manejados. Dado que los almacenes de datos (AD) constituyen una fuente de datos idónea para la mineŕıa, propo...
متن کاملUtilización de redes neuronales en la caracterización, modelación y predicción de series temporales económicas en un entorno complejo
En el presente trabajo se realiza una revisión de las principales implicaciones del nuevo enfoque de la complejidad, y de sus relaciones con la no linealidad y la teoría del caos para el estudio de los problemas económicos. En particular, se analiza la incidencia del cambio de enfoque en el análisis de series temporales económicas, haciendo especial hincapié en la aplicación de la metodología d...
متن کاملModelación de series temporales usando ANFIS
En este art́ıculo, se examina la modelación de series temporales no lineales usando ANFIS. Se discute en primer lugar, su relación con otros modelos estad́ısticos, y se presenta su formulación con una generalización de estos; posteriormente, se analiza una aproximación metodológica para su especificación inicial basada en criterios estad́ısticos; y finalmente se presenta el caso del pronóstico del...
متن کاملModelado de la agregación de portlets por medio de statecharts
Resumen. El portal proporciona integración a través del interfaz gráfico (front-end), mientras que otras tecnologías soportan integración a través de los datos o de los procesos (back-end). La sindicación de portlets (aplicaciones front-end) sigue la estela de la sindicación de contenidos. El portal sería un contenedor de portlets, para proporcionar aplicaciones de mayor calado. La agregación d...
متن کاملA Feed-Forward Neural Networks-Based Nonlinear Autoregressive Model for Forecasting Time Series Modelo Auto Regresivo no Lineal Basado en Redes Neuronales Multicapa para Pronóstico de Series Temporales
In this work a feed-forward NN based NAR model for forecasting time series is presented. The learning rule used to adjust the NN weights is based on the LevenbergMarquardt method. In function of the long or short term stochastic dependence of the time series, we propose an online heuristic law to set the training process and to modify the NN topology. The approach is tested over five time serie...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
- RASI
دوره 2 شماره
صفحات -
تاریخ انتشار 2005