A combined approach for long-term series prediction: Renyi permutation entropy with BEA predictor filter

Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Rodriguez Rivero, Cristian, Pucheta, Julián, Patiño, Daniel, Laboret, Sergio, Juárez, Gustavo, Sauchelli, Víctor
Formato: conferenceObject
Lenguaje:Inglés
Publicado: 2024
Materias:
Bayes methods
Benchmark testing
Complexity theory
Entropy
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/553712
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
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spelling I10-R141-11086-5537122024-09-20T06:20:56Z A combined approach for long-term series prediction: Renyi permutation entropy with BEA predictor filter Rodriguez Rivero, Cristian Pucheta, Julián Patiño, Daniel Laboret, Sergio Juárez, Gustavo Sauchelli, Víctor Bayes methods Benchmark testing Complexity theory Entropy Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Pucheta, Julián . Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Patiño, Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina. Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Juárez, Gustavo. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Laboratorio de Inteligencia Artificial; Argentina. Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. In order to predict long-term series, a Bayesian enhanced approach (BEA) combining permutation entropy (BEMA) is presented. The motivation of the proposed filter is to predict long-term time series by changing the structure of the predictor filter according to data model selected, then computational results are evaluated on high roughness time series selected from benchmark, in which they are compared with recent artificial neural networks (ANN) nonlinear filters such as Bayesian Enhanced approach (BEA) and Bayesian Approach (BA). These results support the applicability of permutation entropy in analyzing the dynamic behavior of chaotic time series for long-term series predictions. http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7585299&isnumber=7585232 Fil: Rodriguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Pucheta, Julián . Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Patiño, Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina. Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Juárez, Gustavo. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología. Laboratorio de Inteligencia Artificial; Argentina. Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Sistemas de Automatización y Control 2024-09-19T12:24:09Z 2024-09-19T12:24:09Z 2016 conferenceObject http://hdl.handle.net/11086/553712 eng Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Electrónico y/o Digital
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