Predicción del ciclo solar 23 con un algoritmo Adaline basado en funciones potenciales de base radial

El uso de funciones potenciales permite la generalización a problemas no lineales de algoritmos de aprendizaje de naturaleza lineal. Dichas funciones, denominadas ‘kernels', permiten mapear los datos originales a un espacio de alta dimensión (espacio de linearización) en el cual es posible apli...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Navone, Hugo Daniel, Verdes, Pablo Fabián, Granitto, Pablo Miguel, Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación Física Argentina 2000
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v12_n01_p012
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling afa:afa_v12_n01_p0122025-03-11T11:30:33Z Predicción del ciclo solar 23 con un algoritmo Adaline basado en funciones potenciales de base radial An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2000;01(12):12-15 Navone, Hugo Daniel Verdes, Pablo Fabián Granitto, Pablo Miguel Ceccatto, Hermenegildo Alejandro Ramón El uso de funciones potenciales permite la generalización a problemas no lineales de algoritmos de aprendizaje de naturaleza lineal. Dichas funciones, denominadas ‘kernels', permiten mapear los datos originales a un espacio de alta dimensión (espacio de linearización) en el cual es posible aplicarles técnicas lineales ya sea de regresión o clasificación. En este trabajo se utiliza la versión generalizada basada en kernels del algoritmo ADALINE de Widrow y Hoff para predecir el ciclo solar 23. Los kernels se definen usando funciones de base radial y el ajuste del parámetro que define a estas funciones se realiza utilizando un intervalo de validación. Se concluye que los resultados que proporciona este algoritmo, conceptualmente simple y numéricamente robusto, compiten favorablemente con los ya reportados en la literatura sobre el mismo problema obtenidos con otras metodologías The use of potential functions allows the generalisation to non-linear problems of learning algorithms of linear nature. Such functions, called 'kernels', allow mapping the original data to a high dimensional space (linearisation space) in which is possible to apply linear techniques to them, either of regression or classification. In this work the generalised version based on kernels of the Widrow and Hoff's Adaline algorithm is used to predict the 23 solar cycle. The kernels are defined using radial basis functions and the adjustment of its internal parameter is done by using a validation interval. In conclusion, the results given by this algorithm, conceptually simple and numerically robust, compete favourably with the already reported on the same problem obtained with other methodologies Fil: Navone, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). Santa Fe. Argentina Fil: Verdes, Pablo Fabián. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). Santa Fe. Argentina Fil: Granitto, Pablo Miguel. 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 2000 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_v12_n01_p012
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