En este artículo se presenta un análisis comparativo entre los algoritmos más interesantes para la estimación de parámetros de series temporales, tanto en bloque como recursivos. Se propone que los modelos autorregresivos largos constituyen una parametrización general para modelizar series inestables, cuyos parámetros pueden estimarse adecuadamente con algoritmos recursivos, tales como los filtros celosía.
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...
Una forma habitual de secuenciar de modo dinámico los trabajos en los sistemas de fabricación es mediante el empleo de reglas de secuenciación. Sin embargo, el problema que presenta este método es que el comportamiento del sistema de fabricación dependerá de su estado, y no existe una regla que supere a las demás en todos los posibles estados que puede presentar el sistema de fabricación. Por lo tanto, sería interesante usar en cada momento la regla más adecuada. Para lograr este objetivo, se pueden...
En este artículo se analizan los problemas planteados en la estimación en tiempo real de los parámetros de sistemas variantes con el tiempo, con el objeto de definir los requisitos que debe verificar un estimador de este tipo. Seguidamente se realiza un análisis crítico de las técnicas de estimación adaptativa más usuales, incidiendo en los aspectos fundamentales: la seguridad de funcionamiento del método, su capacidad de adaptación, la facilidad de uso del mismo y su coste computacional. Por último,...
Se acepta que si las observaciones (y) de un proceso de producción no son independientes, la estructura del error se puede determinar como sugirieron Box-Jenkins (1970). Pero los métodos de B-J son off-line y requieren de cierta experiencia por parte del usuario. En este trabajo, presentamos un procedimiento basado en filtros celosía adaptativos para el control estadístico de procesos (SPC). Este SPC adaptativo puede ser completamente computerizado y aún más, realizable en hardware.
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