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Construcción de características estadísticas para aumentar la precisión de pronóstico y sus aplicaciones en análisis basado en redes neuronales

Autores: Gorshenin, Andrey; Kuzmin, Victor

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Construcción de características estadísticas para aumentar la precisión de pronóstico y sus aplicaciones en análisis basado en redes neuronales


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Enfoque
Construcción de características estadísticas
Predicción de series temporales
Características adicionales
Redes neuronales recurrentes
Precisión de pronóstico

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 38

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento presenta un enfoque de construcción de características llamado Construcción de Características Estadísticas (SFC) para la predicción de series temporales. La creación de nuevas características se basa en las características estadísticas de la serie de datos analizada. Primero, los datos iniciales se transforman en una serie de ventanas pseudo-estacionarias cortas. Para cada ventana, se crea un modelo estadístico y las características de estos modelos se utilizan posteriormente como características adicionales para una sola ventana o como características dependientes del tiempo para toda la serie temporal.

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