Year: 2013
Type: dissertation
Abstract: En este trabajo se aborda el problema de predicción de series temporales obtenidas de sistemas dinámicos no lineales determinísticos. Se presenta una técnica basada en redes neuronales profundas y se evalúa su rendimiento frente a las redes neuronales convencionales. Se considera en particular el problema predicción para múltiples horizontes utilizando dos estrategias: el uso de redes de salida-múltiple frente a redes convencionales de salida-simple. Los resultados sobre las series temporales consideradas muestran un mejor desempeño de las arquitecturas profundas de salida simple.
Language: Spanish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W1813357405