Control del sobreajuste en redes neuronales tipo cascada correlación aplicado a la predicción de precios de contratos de electricidad
| Autor: | Fernán A Villa G, Juan D Velásquez H, Paola A Sánchez S |
|---|---|
| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Ingenierías Universidad de Medellín, Vol 14, Iss 26, Pp 161-176 (2015) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1692-3324 2248-4094 |
| DOI: | 10.22395/rium.v14n26a10 |
| Popis: | La predicción de precios de electricidad es considerada una tarea difícil debido a la cantidad y complejidad de los factores que influyen en su representación, y sus relaciones. Las redes neuronales tipo cascada correlación –CASCOR– permiten, realizar un aprendizaje constructivo, capturando mejor las características de los datos; sin embargo, presentan una alta tendencia al sobreajuste. Para el control del sobreajuste en algunos ámbitos se usan técnicas de regularización. No obstante, en la literatura no existen estudios que: i) Utilicen técnicas de regularización para el control de sobreajuste en redes CASCOR; ii) Usen redes CASCOR en la predicción de series de electricidad; iii) comparen el desempeño con redes neuronales tradicionales o modelos estadísticos. El objetivo de este artículo es modelar y predecir el comportamiento de la serie de precios de contratos de electricidad en Colombia, usando redes CASCOR y controlando el sobreajuste con técnicas de regularización. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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