000			01327nab a2200193 a 4500
001			144253
003			237073
005			20201118122730.0
008			||||||n9999 ||| || ||
100			_aVelásquez Henao, Juan David
245		0	_aElectricity demand forecasting using a SARIMA multiplicative single neuron hybrid model
300			_app.4-8
520			_aResumen: La combinación de modelos SARIMA y redes neuronales son una aproximación común para pronosticar series de tiempo no lineales. Mientras la metodología SARIMA es usada para capturar las componentes lineales en la serie de tiempo, las redes neuronales artificiales son aplicadas para pronosticar las no-linealidades remanentes en los residuos del modelo SARIMA. En este artículo, se propone un modelo simple no lineal para el pronóstico de series de tiempo obtenido por la combinación de un modelo SARIMA y una neurona simple multiplicativa que usa las mismas entradas del modelo SARIMA. Para evaluar la capacidad de la nueva aproximación, la demanda mensual de electricidad en el mercado de energía de Colombia es pronosticada y comparada con los modelos SARIMA y la neurona simple multiplicativa.
650			_aENERGIA
650			_aMERCADOS
650			_aRED NEURONAL ARTIFICIAL
773			_0142317 _aDyna - No.180
942			_cSART
999			_c144253 _d144253