Predicción de series temporales con redes neuronales

Título:

Predicción de series temporales con redes neuronales

Autor:

Fierro, Ariel Alejandro

Otros autores / Colaboradores:

 Ronchetti, Franco; [ Director/a] 

Temas:

REDES NEURONALES; APRENDIZAJE AUTOMÁTICO; 

URL:

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114857,

Nota de tesis:

Trabajo Final Integrador (Especialización en Inteligencia de Datos Orientada a Big Data ) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.

Extensión:

1 archivo (1,8 MB) : il. col.

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1. Introducción 
1.1. Motivación 
1.2. Objetivos

 2. Conceptos preliminares 
2.1. Métricas para regresión 
2.2. Criterios de información de Akaike, Bayesiano y de Hannan-Quinn

 3. Métodos predictivos 
3.1. Métodos predictivos estadísticos
3.2. Métodos predictivos de aprendizaje automático 
3.2.1. Perceptrón 
3.2.2. Red neuronal recurrente 
3.2.3. Red neuronal con memoria a corto plazo extendida 
3.2.4. Red neuronal convolucional 
3.2.5. Ensamble
3.3. Redes neuronales aplicadas a series temporales

 4. Marco experimental 
4.1. Origen de los datos
4.2. Hardware y software utilizado

 5. Desarrollo 
5.1. Análisis general de los datos 
5.2. Modelo estadístico - Experimentos 
5.2.1. Análisis y preparación de los datos
5.2.2. Creación del modelo
5.2.3. Evaluación del modelo
5.3. Modelos de aprendizaje automático - Experimentos 
5.3.1. Preparación de los datos 
5.3.2. Predicciones de múltiples horizontes predictivos 
5.3.3. Arquitecturas de los modelos 
5.3.4. Evaluación de los modelos
5.4. Resultados 
5.5. Gráficos de predicciones 
5.6. Análisis general de resultados
5.7. Pruebas con información temporal

6. Conclusiones y trabajos futuros

A. Anexo - Software utilizado 

7. Referencias