Un modelo no lineal para la predicción de la demanda mensual de electricidad en Colombia

En este artículo se compara el desempeño de un modelo ARIMA, un perceptron multicapa y una red neuronal autorregresiva para pronosticar la demanda mensual de electricidad en Colombia para el siguiente mes adelante. Los datos disponibles fueron divididos en dos conjuntos, el primero para estimar los...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Velásquez H., Juan David, Franco G., Carlos Jaime, García , Hernán Alonso
Formato: article Artículo
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Icesi 2009
Materias:
PRONÓSTICOS DE DEMANDA
REDES NEURONALES
ELECTRICIDAD
COLOMBIA
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10906/2096
http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/estudios_gerenciales/article/view/311
http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib?infile=details.glu&loid=211351
http://biblioteca.clacso.edu.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=co/co-008&d=109062096oai
Aporte de:
Red de Bibliotecas Virtuales de Ciencias Sociales (CLACSO) de Consejo Latinoamericano de Ciencias Sociales
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description En este artículo se compara el desempeño de un modelo ARIMA, un perceptron multicapa y una red neuronal autorregresiva para pronosticar la demanda mensual de electricidad en Colombia para el siguiente mes adelante. Los datos disponibles fueron divididos en dos conjuntos, el primero para estimar los parámetros del modelo y el segundo para la capacidad de predicción por fuera de la muestra de calibración. Los resultados revelan que la red neuronal autorregresiva es capaz de pronosticar la demanda con mayor precisión que los otros dos modelos cuando la totalidad de los datos es considerada.
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