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Ingeniería y Ciencia
versão impressa ISSN 1794-9165
Resumo
VELASQUEZ, J. D e FRANCO, C. J. Pronóstico de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional usando el modelo airline y redes neuronales artificiales. ing.cienc. [online]. 2012, vol.8, n.15, pp.171-189. ISSN 1794-9165.
Muchas series de tiempo con tendencia y ciclos estacionales son exitosamente modeladas y pronosticadas usando el modelo airline de Box y Jenkins; sin embargo, la presencia de no linealidades en los datos son despreciadas por este modelo. En este artículo, se propone una nueva versión no lineal del modelo airline; para esto, se reemplaza la componente lineal de promedios móviles por un perceptrón multicapa. El modelo propuesto es usado para pronosticar dos series de tiempo benchmark; se encontró que el modelo propuesto es capaz de pronosticar las series de tiempo con mayor precisión que otras aproximaciones tradicionales.
Palavras-chave : predicción; modelos no lineales; SARIMA; perceptrón multicapa.