Efecto de autocorrelación en el modelado de series temporales

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La persistencia es una de las características más comunes de las series temporales correspondientes a fenómenos reales. En este trabajo se investiga el proceso de aprendizaje de dinámicas persistentes usando redes neuronales. Se muestra que para series temporales caóticas la red puede quedar atrapad...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Navone, Hugo Daniel, Ceccatto, Hermenegildo Alejandro, Waelbroeck, Henri
Lenguaje:Español
Publicado: 1996
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v08_n01_p267
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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