Comparación de métodos no lineales en la predicción de series temporales ruidosas

Se discute la performance de métodos globales (redes neuronales) y locales (aproximación de hiperplano local) en la predicción de series temporales caóticas afectadas por ruido. Se investiga el deterioro de la performance de estos métodos en función de la longitud y la relación señal-ruido del regis...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Granitto, Pablo Miguel, Verdes, Pablo Fabián, Navone, Hugo Daniel, Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación Física Argentina 1999
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v11_n01_p033
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling afa:afa_v11_n01_p0332025-03-11T11:30:11Z Comparación de métodos no lineales en la predicción de series temporales ruidosas An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 1999;01(11):33-35 Granitto, Pablo Miguel Verdes, Pablo Fabián Navone, Hugo Daniel Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón Se discute la performance de métodos globales (redes neuronales) y locales (aproximación de hiperplano local) en la predicción de series temporales caóticas afectadas por ruido. Se investiga el deterioro de la performance de estos métodos en función de la longitud y la relación señal-ruido del registro histórico. Usando el mapa logístico y la ecuación de Mackey-Glass como ejemplos, se concluye que los métodos locales, que habían demostrado ser competitivos ante las redes neuronales para series puras¹, resultan mucho más sensibles a la presencia de ruido We discuss the capabilities of global (neural network) and local (local hiperplane approximation) methods for the forecasting of chaotic time series with additive noise. We investigate the performance of these methods as a function of the database length and the signal-to-noise ratio. Using the logistic map and the Mackey-Glass equation as examples, we conclude that the local methods, which had been shown to be competitive with neural networks for clean series¹, are more sensitive to noise Fil: Granitto, Pablo Miguel. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). San Luis. Argentina Fil: Verdes, Pablo Fabián. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). San Luis. Argentina Fil: Navone, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). San Luis. Argentina Fil: Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). San Luis. Argentina Asociación Física Argentina 1999 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_v11_n01_p033
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