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Resumen

 

SERIES TEMPORALES APLICADAS AL CONTROL. INFLUENCIA DE UN
MÉTODO DE INICIALIZACIÓN PARA UNA RED NEURONAL DIFUSA

Lic. Tania Hernández Fernández.
Lic. Humberto Brito Santana.
Lic. Luis Monzón Benítez.

Resumen: En los últimos años la comunidad científica ha utilizado las Series Temporales para la modelación y control de diferentes procesos, abarcando desde problemas relativamente simples hasta los de elevada complejidad, uno de los focos de principal atención ha sido la Predicción de Series Temporales. Por otra parte, los Sistemas Difusos utilizando las redes neuronales, han incorporado métodos de entrenamiento que les permiten aprender a partir de ejemplos, dando lugar a las Redes Neuronales Difusas (RND). Las RND incorporan las ventajas en la implementación y la capacidad de aprendizaje de las Redes Neuronales Artificiales y el alto nivel de razonamiento y la toma de decisiones de los Sistemas Difusos. La inicialización de los parámetros es importante en una RND debido a que influye en garantizar una convergencia correcta del algoritmo al punto de mínimo error buscado. En este trabajo se propone un método de inicialización para los parámetros de una RND aplicada a la Predicción de Series Temporales, basado en técnicas de formación de clusters y se realiza una comparación con uno de los modelos mas populares propuesto por Teocharis.

Palabras Clave: Redes Neuronales, Redes Neuronales Difusas, Series Temporales.