000			01759nab a2200193 a 4500
001			144310
003			237142
005			20201118122731.0
008			||||||n9999 ||| || ||
100			_aVelásquez Henao, Juan David
245		2	_aA comparison of exponential smoothing and neural networks in time series prediction
300			_app.66-73
520			_aResumen: 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			_aEMPIRÍCO--ANALÍTICA
650			_aPRONÓSTICOS
650			_aRED NEURONAL ARTIFICIAL
773			_0142252 _aDyna - No.182
942			_cSART
999			_c144310 _d144310