Análisis de series de tiempo con redes neuronales artificiales PDF Download
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Author: Raymundo Antonio González Grimaldo
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Author: Raymundo Antonio González Grimaldo
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Author: CESAR PEREZ LOPEZ
Publisher: CESAR PEREZ
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Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 307
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MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.
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Languages : es
Pages : 170
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Languages : es
Pages : 197
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En esta Tesis Doctoral se investiga el rendimiento de algoritmos para Redes Neuronales Artificiales (RNAs) en el contexto de aplicaciones relacionadas con la predicción de series temporales complicadas. Se postula un modelo basado en RBFs (Radial Basis Functions, Redes de Funciones Radiales) y en la descomposición ortogonal de matrices de datos formadas a partir de valores endógenos de series temporales,y se demuestra la capacidad del mismo para conseguir predicicones más precisas, con lo cual se puede ayudar a la mejora de acciones de control o de toma de decisiones en entornos industriales, sociales y económicos. El modelo descrito se denota por "NAPA-PRED" (Neural model with Automatic Parameer Adjustement for PREDiction; o Modelo Neuronal con Ajuste Automático de Parámetros para Predicción). Este modelo es capaz de determinar el número óptimo, así como la configuración o disposición temporal, de los retardos en los nodos de entrada.También es capaz de determinar el núemro óptimo (a efectos prácticos) de nodos o neuronas (RBFs) en la red neuronal artificial. También, se consigue una mejora adicional mediante la hibridación de este modelo con otras técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) para controlar el efecto de datos exógenos (externos a la serie), o la metodología estadística ARIMA para modelar y reducir el error de aproximación neuronal. Adicionalmente, se describe una nueva forma de paralelizar el esquema de descomposición matricial empleado, en lo que concierne a la transformación QR-cp, lo cual conduce a una ganancia de velocidad muy aceptable cuando se implementa el procedimiento sobre plataformas de cómputo relativamente asequible, como "clusters" de computadores personales. Las aplicaciones que se describen en las seccioens experimentales incluyen la predicicóna largo plazo de series temporales de comportamiento caótico, la mejora en la predicción del consumo en una red de distribución de aguas, o la predicción bursátil con datos de algunas compañías bancarias españolas.
Author: Raquel Flórez López
Publisher: Netbiblo
ISBN: 9788497452465
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 156
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Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
Author: Vinit Kumar Gunjan
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9811572348
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 998
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This book gathers selected research papers presented at the International Conference on Recent Trends in Machine Learning, IOT, Smart Cities & Applications (ICMISC 2020), held on 29–30 March 2020 at CMR Institute of Technology, Hyderabad, Telangana, India. Discussing current trends in machine learning, Internet of things, and smart cities applications, with a focus on multi-disciplinary research in the area of artificial intelligence and cyber-physical systems, this book is a valuable resource for scientists, research scholars and PG students wanting formulate their research ideas and find the future directions in these areas. Further, it serves as a reference work anyone wishing to understand the latest technologies used by practicing engineers around the globe.
Author: María Carolina Pantoja Rojas
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Category :
Languages : es
Pages : 0
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Author: Francisco Herrera
Publisher: Springer
ISBN: 3030238873
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 272
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This book features the outcomes of the 16th International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence 2019 (DCAI 2019), which is a forum to present applications of innovative techniques for studying and solving complex problems in artificial intelligence and computing. The exchange of ideas between scientists and technicians from both the academic and industrial sectors is essential to facilitate the development of systems that can meet the ever-increasing demands of today’s society. This book brings together lessons learned, current work and promising future trends associated with distributed computing, artificial intelligence and their application to provide efficient solutions to real-world problems. The book includes 29 high-quality and diverse contributions in established and emerging areas of research presented at the symposium organized by the Osaka Institute of Technology, Hiroshima University, University of Granada and University of Salamanca, which was held in Ávila, Spain, from 26th–28th June 2019
Author: Thangaprakash Sengodan
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9811555583
Category : Computers
Languages : en
Pages : 1399
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Book Description
The book comprises select proceedings of the first International Conference on Advances in Electrical and Computer Technologies 2019 (ICAECT 2019). The papers presented in this book are peer reviewed and cover wide range of topics in Electrical and Computer Engineering fields. This book contains the papers presenting the latest developments in the areas of Electrical, Electronics, Communication systems and Computer Science such as smart grids, soft computing techniques in power systems, smart energy management systems, power electronics, feedback control systems, biomedical engineering, geo informative systems, grid computing, data mining, image and signal processing, video processing, computer vision, pattern recognition, cloud computing, pervasive computing, intelligent systems, artificial intelligence, neural network and fuzzy logic, broad band communication, mobile and optical communication, network security, VLSI, embedded systems, optical networks and wireless communication. This book will be of great use to the researchers and students in the areas of Electrical and Electronics Engineering, Communication systems and Computer Science.
Author: Manuel R. Arahal
Publisher: Universidad de Sevilla
ISBN: 9788447210602
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 344
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Presenta técnicas de predicción con algoritmos originales desarrollados y aplicados, así como diversos ejemplos de aplicación extraídos de proyectos reales. Contiene una serie de aplicaciones de estas técnicas a diversos campos de la ingeniería: agrícola, industrial, organización y de control.
