Previsión de series temporales mediante redes neuronales artificialesuna aplicación al mercado eléctrico español
- David de la Fuente García Director
Universidade de defensa: Universidad de Oviedo
Fecha de defensa: 01 de outubro de 1999
- Luis Escanciano Montoussé Presidente/a
- Esteban Fernández Sánchez Secretario
- Cesáreo Hernández Iglesias Vogal
- Francisco Cruz Lario Esteban Vogal
- Francisco Javier Zubillaga Zubimendi Vogal
Tipo: Tese
Resumo
En esta Tesis se aplican las Redes Neuronales Artiaficiales a la previsión de series temporales, Se proponen dos métodos que contribuyen a resolver dos de los principales problemas que aparecen: por un lado, se ha diseñado un método de búsqueda de la configuración idónea de la red, y por otro, se resulve el problema de la lentitud del proceso de cálculo de previsones para series temporales con gran número de datos, utilizando un método de entrenamiento selectivo y continuo con el que es posible calcular los pronósticos en un plazo muy breve de tiempo. Se utilizan los dos métodos porpuestos, para el cálculo de previsiones de numerosas series temporales de distintas características (no estacionarias, con cambio de parámetros, sistemas multivariantes, de función de transferencia, etc.) Finalmente, se describe detalladamente la aplicación de RNAs a la previsión a corto y medio plazo de varias series temporales reales pertenecientes al Mercado Español de Producción de Energía Eléctrica.