En el análisis con RNA, muchas veces se tienen en cuenta datos ruidosos y no estacionarios para la predicción de series temporales. En este libro se analizan diferentes técnicas de preprocesamiento de datos y cómo éstas ayudan a aumentar la precisión de predicción de las redes neuronales artificiales. La elección de la configuración correcta de una RNA es una tarea no trivial y los resultados obtenidos se verifican aplicando diversos criterios e intercambiando conjuntos experimentales y de prueba y aleatorizando para que sean aplicables en circunstancias extremas.
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