Reconstrucción de dinámicas caóticas y/o ruidosas usando redes neuronales

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Se muestra que las redes neuronales son capaces de aprender la ley dinámica de series temporales caóticas y/o ruidosas a partir de un número limitado de observaciones. La capacidad predictiva de las mismas supera la de los métodos convencionales tales como el algoritmo no-lineal wimplex, o los model...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Navone, Hugo Daniel, Cecatto, Hermenegildo Alejandro
Lenguaje:Español
Publicado: 1993
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v05_n01_p116
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling todo:afa_v05_n01_p1162023-10-03T13:20:54Z Reconstrucción de dinámicas caóticas y/o ruidosas usando redes neuronales Navone, Hugo Daniel Cecatto, Hermenegildo Alejandro Se muestra que las redes neuronales son capaces de aprender la ley dinámica de series temporales caóticas y/o ruidosas a partir de un número limitado de observaciones. La capacidad predictiva de las mismas supera la de los métodos convencionales tales como el algoritmo no-lineal wimplex, o los modelos autorregresivos lineales. Como ejemplos de aplicación a series caóticas se reconstruyen las dinámicas del mapa logístico -el cual presenta una autocorrelación despreciable- y del mapa de Lorenz -que posee una significativa autocorrelación-. A diferencia de lo sugerido recientemente en la literatura, en ambos casos las predicciones a corto plazo de las redes con arquitecturas adecuadas son mejores que las de los métodos mencionados. Finalmente, se presentan los resultados de la aplicación de redes neuronales en el análisis de series temporales reales ruidosas Fil: Navone, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). Santa Fe. Argentina Fil: Cecatto, Hermenegildo Alejandro. Universidad Nacional de Rosario - CONICET. Instituto de Física de Rosario (IFIR). Santa Fe. Argentina 1993 PDF Español info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v05_n01_p116
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