Se discute la performance de métodos globales (redes neuronales) y locales (Aproximación de Hiperplano Local) en la predicción de series temporales caóticas. Se investiga la bondad de estos métodos en función de la longitud del registro histórico. Usando el mapa logístico y la ecuación de Mackey-Glass como ejemplos, se concluye que con datos escasos la red neuronal produce mejores resultados. Sin embargo, para tiempos computacionales moderados y/o registros de tamaño mediano el método local propuesto puede ser muy competitivo o aún mejor que la estrategia global
We discuss the capabilities of global (neural network) and local (Local Hiperplane Aproximation) methods for the forecasting of chaotic time series. We investigate the performance of these methods as a function of the database length. Using the logistic map and the Mackey-Glass equation as examples, we conclude that with scarce data the neural network technique produces better results. However, for moderate computational time and/or medium-sized data sets the proposed local method can be highly competitive or even better than the global approach
Título: | Reconstrucción de dinámicas caóticas con datos escasos |
Autor: | Verdes, Pablo Fabián; Granitto, Pablo Miguel; Navone, Hugo Daniel; Ceccatto, Hermenegildo Alejandro |
Fecha: | 1998 |
Título revista: | Anales AFA |
Editor: | Asociación Física Argentina |
Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v10_n01_p022 |
Ciudad: | Villa Martelli, Buenos Aires |
Idioma: | Español |
Año: | 1998 |
Volumen: | 10 |
Número: | 01 |
Título revista abreviado: | An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) |
ISSN: | 1850-1168 |
Formato: | |
PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/afa/afa_v10_n01_p022.pdf |
Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/afa/document/afa_v10_n01_p022 |