Algoritmos Genéticos, Series de Tiempo y funciones de transferencia - Flores, Pedro
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En este trabajo se utilizan Algoritmos Genéticos Autoadaptables para desarrollar nuevos modelos de Series de Tiempo que son equivalentes a los modelos clásicos ARIMA. La ventaja de estos nuevos modelos es que el número de términos se puede elegir de antemano consiguiendo con esto que, conforme el número de términos se incrementa, también lo haga la precisión del modelo. Con los modelos desarrollados en este trabajo se participó en la competencia NN3 Neural Forescasting Competition y se obtuvo el tercer lugar al construir modelos para todos los problemas con solo cuatro términos.

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Produktbeschreibung
En este trabajo se utilizan Algoritmos Genéticos Autoadaptables para desarrollar nuevos modelos de Series de Tiempo que son equivalentes a los modelos clásicos ARIMA. La ventaja de estos nuevos modelos es que el número de términos se puede elegir de antemano consiguiendo con esto que, conforme el número de términos se incrementa, también lo haga la precisión del modelo. Con los modelos desarrollados en este trabajo se participó en la competencia NN3 Neural Forescasting Competition y se obtuvo el tercer lugar al construir modelos para todos los problemas con solo cuatro términos.
Autorenporträt
Pedro Flores realizó sus estudios de doctorado en Ciencias Computacionales en el Centro de Investigación en Tecnologías de Información y Sistemas de la Universidad Autónoma de Hidalgo. Sus áreas de interes son: Modelación y Optimización de problemas reales, Inteligencia Artificial y Desarrollo de Sistemas de Cómputo Avanzado.