A comparison of exponential smoothing and neural networks in time series prediction (Registro nro. 144310)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 01759nab a2200193 a 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 144310 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 237142 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20201118122731.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | ||||||n9999 ||| || || |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Velásquez Henao, Juan David |
| 245 #2 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | A comparison of exponential smoothing and neural networks in time series prediction |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | pp.66-73 |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | Resumen: En este artículo, se compara la precisión de los pronósticos para la aproximación de suavizado exponencial (ES, por su sigla en inglés) y redes neuronales de función de base radial (RBFNN, por su sigla en inglés) cuando se pronostican tres series no lineales de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional. Adicionalmente, se consideran las recomendaciones de preprocesar por medio de la eliminación de la tendencia y del ciclo estacional usando diferenciación simple y diferenciación estacional. Finalmente, se considera el uso de la combinación de pronósticos para determinar si hay información complementaria entre los pronósticos individuales de los modelos. La evidencia numérica soporta las siguientes conclusiones: primero, los modelos de ES tienen un mejor ajuste pero un bajo poder predictivo que las RBFNN; la eliminación del ciclo y la tendencia permite que las RBFNN se ajusten y pronostiquen con mayor precisión que las RBFNN entrenadas con el conjunto original de datos; no hay evidencia de complementariedad de información en los pronósticos, tal que, la metodología de combinación de pronósticos no es capaz de predecir con mayor precisión que las RBFNN y la metodología ES. |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | EMPIRÍCO--ANALÍTICA |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | PRONÓSTICOS |
| 650 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | RED NEURONAL ARTIFICIAL |
| 773 ## - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN | |
| Número bibliográfico anfitrión | 142252 |
| Encabezamiento principal | Dyna - No.182 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Artículo de Revista |
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