Predicción utilizando redes neuronales y lógica abductiva
Material type:
Article
In:
Revista del Centro de Investigación 2, 5 (ago. 1995), 95-104Summary: La predicción es una de las áreas en las cuales ha habido un gran desarrollo en los últimos años, principalmente en la predicción de fenómenos de tipo no lineal, en áreas como: economía, clima, dinámica social, tendencias políticas, etc. Este tipo de sistemas en algunos casos presentan comportamiento de tipo caótico y su análisis por la cantidad de variables y complejidad de las mismas, requiere de una gran cantidad de herramientas matemáticas y computacionales complicadas para su observación. En este trabajo se presenta la utilización de varios algoritmos desarrollados recientemente para predicción: Redes Neuronales (Red Multicapa y Red Holográfica) y Lógica Abductiva, para la predicción de niveles de contaminación de la Ciudad de México. También se presentan predicciones para el índice de precios (S&P500).
La predicción es una de las áreas en las cuales ha habido un gran desarrollo en los últimos años, principalmente en la predicción de fenómenos de tipo no lineal, en áreas como: economía, clima, dinámica social, tendencias políticas, etc. Este tipo de sistemas en algunos casos presentan comportamiento de tipo caótico y su análisis por la cantidad de variables y complejidad de las mismas, requiere de una gran cantidad de herramientas matemáticas y computacionales complicadas para su observación. En este trabajo se presenta la utilización de varios algoritmos desarrollados recientemente para predicción: Redes Neuronales (Red Multicapa y Red Holográfica) y Lógica Abductiva, para la predicción de niveles de contaminación de la Ciudad de México. También se presentan predicciones para el índice de precios (S&P500).
There are no comments on this title.