The application of artificial neural networks to forecasting non-stationary or non-invertible time series.

Pino, Raúl, et al. "Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles.." Qüestiió 26.3 (2002): 461-482. <http://eudml.org/doc/40360>.

@article{Pino2002,
abstract = {En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad, cuando se trata de pronosticar sistemas multivariantes no estacionarios.},
author = {Pino, Raúl, Fuente, David de la, Parreño, José, Priore, Paolo},
journal = {Qüestiió},
keywords = {Series temporales; Redes neuronales; Predicción estadística; time series; forecasting; artificial neural networks},
language = {spa},
number = {3},
pages = {461-482},
title = {Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles.},
url = {http://eudml.org/doc/40360},
volume = {26},
year = {2002},
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TY - JOUR
AU - Pino, Raúl
AU - Fuente, David de la
AU - Parreño, José
AU - Priore, Paolo
TI - Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles.
JO - Qüestiió
PY - 2002
VL - 26
IS - 3
SP - 461
EP - 482
AB - En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad, cuando se trata de pronosticar sistemas multivariantes no estacionarios.
LA - spa
KW - Series temporales; Redes neuronales; Predicción estadística; time series; forecasting; artificial neural networks
UR - http://eudml.org/doc/40360
ER -