Comparación de los métodos de series de tiempo y redes neuronales
DOI:
https://doi.org/10.21704/ac.v75i2.960Palabras clave:
medición del error, redes neuronales, regresión polinomial, series de tiempo, suavización exponencial.Resumen
El propósito de la investigación es hacer un estudio comparativo de los métodos estadísticos clásicos aplicados al análisis de series de tiempo; regresión polinomial de segundo grado, promedio móvil, suavización exponencial simple y suavización exponencial doble con los modelos de redes neuronales artificiales multicapa backpropagación. Los métodos propuestos son aplicados a ocho series de tiempo obtenidas del portal del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se comparan los métodos, usando las medidas para la medición del error de pronóstico MAPE, MAD y MSE. Los resultados mostraron que los modelos de redes neuronales tuvieron menores valores de MAPE en las ocho series y menores valores de MAD y MSE en cuatro de las series de tiempo analizadas.
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