Estudio comparativo de métodos no-lineales para el análisis de series temporales caóticas

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La complejidad de los sistemas naturales hace muchas veces dificultosa la construcción de modelos teóricos adecuados que describan su evolución dinámica. Es por ello que muchos de los esfuerzos actuales están dirigidos al desarrollo de metodologías que permitan predecir el comportamiento futuro de u...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Navone, Hugo Daniel, Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación Física Argentina 1994
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v06_n01_p426
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling afa:afa_v06_n01_p4262025-03-11T11:27:19Z Estudio comparativo de métodos no-lineales para el análisis de series temporales caóticas An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 1994;01(06):426-429 Navone, Hugo Daniel Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón La complejidad de los sistemas naturales hace muchas veces dificultosa la construcción de modelos teóricos adecuados que describan su evolución dinámica. Es por ello que muchos de los esfuerzos actuales están dirigidos al desarrollo de metodologías que permitan predecir el comportamiento futuro de un sistema a partir de su historia. En el caso de sistemas caóticos, para esta recponstrucción dinámica es necesario recurrir a métodos no lineales de análisis de series temporales. En este trabajo se comparan las respuestas de algunos de estos métodos en la predicción de series caóticas generadas numéricamente. En particular se considera la situación en que los datos disponibles son escasos, lo que generalmente ocurre en las aplicaciones concretas The complexity of real-world systems often makes impossible to model their dynamical evolution. For this reason, currently many efforts are devoted to predict a complex system's future behavior from its database record. In particular, for chaotic systems this dynamical reconstruction requieres nonlinear methods of time-series analysis. In this work we compare the performances of some of these methods on chaotic series generated numerically. We consider the particular situation of scarce data, which is frequently faced in practical applications Fil: Navone, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). Santa Fe. Argentina Fil: Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). Santa Fe. Argentina Asociación Física Argentina 1994 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v06_n01_p426
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