Estudio comparativo de técnicas artificiales para la predicción de una serie de tiempo caótica - Pedraza Martínez, Luis Fernando; Corredor Camargo, Óscar Fabián; Roa, Jairo Enrique (Visión electrónica, 2008)
En este artículo se presenta el procedimiento y el resultado principal de un estudo comparativo preliminar basado en el uso de dos herramientas de inteligencia computacional aplicadas en una tarea de predicción de una serie de tiempo caótica. El conjunto de datos de la serie viene del modelado del tráfico mmicroscópico, de un automóvil a través de una suceción de semáforos (figura 1) presentado en [1]. Este estudio podría ayudar en el futuro para diseña sistemas de predicción de tráfco macroscópico para controlar los períodos de congestionamiento vehicular. Los métodos de predicción de series de tiempo comparados fueron, el algoritm ANFIS (Sistema de Inferencia Neuro-difuso Adaptativo) y otro basado en un algoritmo genético evolutivo. Luego se presentn se analizan los resultados de este estudio, bajo el criterio de la suma del error al cuadrado y el tiempo de procesamiento requerido