Aplicación de redes neuronales artificiales al cálculo de previsiones a corto plazo en el mercado eléctrico español

En ocasiones, la "sobreabundancia" de información se puede convertir en un problema incluso más grave que el no disponer de series temporales suficientemente largas. Desde el punto de vista de las RNAs, es importante disponer de un conjunto de ejemplos de entrenamiento suficientemente, per...

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Veröffentlicht in:Investigaciones europeas de dirección y economía de la empresa 2004, Vol.10 (2), p.221-232
Hauptverfasser: Pino Díez, Raúl, Priore Moreno, Paolo, de la Fuente García, David, Parreño Fernández, José
Format: Artikel
Sprache:spa
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Beschreibung
Zusammenfassung:En ocasiones, la "sobreabundancia" de información se puede convertir en un problema incluso más grave que el no disponer de series temporales suficientemente largas. Desde el punto de vista de las RNAs, es importante disponer de un conjunto de ejemplos de entrenamiento suficientemente, pero si es desmesuradamente grande, es más que posible que, si no se utiliza un ordenador de gran capacidad y velocidad, el tiempo necesario para que la red converja y llegue a soluciones adecuadas, sea demasiado grande en términos relativos. En este trabajo proponemos método de entrenamiento (que denominamos "selectivo y continuo"), en el que se hace una selección previa de los ejemplos de entrenamiento del Perceptrón Multicapa que se utiliza para calcular las previsiones. Hemos comprobado la efectividad del método propuesto, pronosticando una serie temporal correspondiente al Mercado de la Electricidad Español.
ISSN:1135-2523
2309-575X