Predicción de una serie de Tiempo Caótica con técnicas de Inteligencia Artificial

  • Luis Fernando Pedraza Martínez Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"
  • César Augusto Hernández Suárez Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"
  • Óscar Fabián Corredor Camargo Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"

Resumen (es_ES)

En este artículo se presenta el procedimiento y el resultado principal de un estudio comparativo, el cual está basado en el uso de dos herramientas de inteligencia computacional, aplicadas en una tarea de predicción de una serie de tiempo caótica. Los métodos de predicción de series de tiempo comparados son: el algoritmo ANFIS (Sistema de Inferencia Difuso Basado en Redes Adaptativas) y un algoritmo genético evolutivo. Luego, se presentan y se analizan los resultados de este estudio, bajo el criterio de la suma del error al cuadrado y el tiempo de procesamiento requerido.

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Biografía del autor/a

Luis Fernando Pedraza Martínez, Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"
Ingeniero Electrónico. Magíster en Ciencias de la Información y las Comunicaciones. Docente de tiempo completo de la Universidad Distrital "Francisco José de Caldas". Bogotá.
César Augusto Hernández Suárez, Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"
Ingeniero Electrónico. Especialista de Servicios Telemáticos e Interconexión de Redes. Magíster en Ciencias de la Informacióny las Comunicaciones. Candidato a Magister en Economía. Docente e investigador de la Universidad Distrital "Francisco José de Caldas". Bogotá.
Óscar Fabián Corredor Camargo, Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"
Ingeniero Electrónico. Profesor Catedrático Universidad Distrital "Francisco José de Caldas". Bogotá.
Cómo citar
Pedraza Martínez, L. F., Hernández Suárez, C. A., & Corredor Camargo, Óscar F. (2008). Predicción de una serie de Tiempo Caótica con técnicas de Inteligencia Artificial. Tecnura, 12(23), 5-12. https://doi.org/10.14483/22487638.6259
Publicado: 2008-07-01

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