Estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo mediante redes neuronales artificiales

• M.C. Acosta-Cervantes ^[1] ; M.G. Villarreal-Marroquín ^[2] ; M. Cabrera-Ríos ^[3]
  1. [1] Universidad Autónoma de Nuevo León

     Universidad Autónoma de Nuevo León

     México

     
  2. [2] Ohio State University

     Ohio State University

     City of Columbus, Estados Unidos

     
  3. [3] Industrial Engineering Department, University of Puerto Rico at Mayagüez

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• Localización: Ingeniería, investigación y tecnología, ISSN 1405-7743, ISSN-e 2594-0732, Vol. 14, Nº. 1, 2013
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Validation Study on Artificial Neural Network-Based Selection of Time Series Forecasting Techniques
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  • español

    En este trabajo se presenta un estudio de validación de un método para seleccionar técnicas de pronóstico de series de tiempo. En el método propuesto se utilizan Redes Neuronales Artificiales para predecir el desempeño de varios métodos estadísticos tradicionales de pronóstico para así seleccionar el de mejor potencial. Para llevar a cabo la validación, se emplearon dieciocho series de tiempo reales, correspondientes a actividades económicas del estado de Tamaulipas. Los resultados apuntan a que el método de selección propuesto es suficientemente confiable para devenir un recurso de fácil aplicación para personas con poco conocimiento estadístico. Tablas con los resultados del método se incluyen en este trabajo para hacer más conveniente la identificación del método estadístico tradicional de pronóstico sugerido.

  • English

    In this paper, a validation study for a method geared towards the selection of forecasting techniques for time series is presented. The proposed method makes use of artificial neural networks to predict the performance of several statistics-based forecasting techniques to help select the potential best one. Eighteen time series with real data related to economic activities in the state of Tamaulipas were used for validation purposes. The results indicate that the proposed method is sufficiently reliable to become a useful resource for people with modest level of training in statistics. It is also proposed that the method be tabulated for convenient access.