Comparación de los métodos de series de tiempo y redes neuronales

• Menacho Chiok, Cesar Higinio ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Agraria La Molina

     Universidad Nacional Agraria La Molina

     Perú

     
• Localización: Anales Científicos, ISSN-e 2519-7398, Vol. 75, Nº. 2, 2014 (Ejemplar dedicado a: Julio a Diciembre), págs. 245-252
• Idioma: español
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• Resumen

  • El propósito de la investigación es hacer un estudio comparativo de los métodos estadísticos clásicos aplicados al análisis de series de tiempo; regresión polinomial de segundo grado, promedio móvil, suavización exponencial simple y suavización exponencial doble con los modelos de redes neuronales artificiales multicapa backpropagación. Los métodos propuestos son aplicados a ocho series de tiempo obtenidas del portal del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se comparan los métodos, usando las medidas para la medición del error de pronóstico MAPE, MAD y MSE. Los resultados mostraron que los modelos de redes neuronales tuvieron menores valores de MAPE en las ocho series y menores valores de MAD y MSE en cuatro de las series de tiempo analizadas.