Algoritmo Cromático Aplicado A Un Modelo De Regresión No Lineal En Pronósticos De Series De Tiempo

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Autores

Rafael Emiro Sabie Jose Aviles Pacheco Jorge Eliecer Gomez, Phd

Resumen

El presente trabajo utiliza la nueva metaheurística, algoritmo cromático para la optimización de pronósticos de series de tiempo a través de un modelo de regresión no lineal. En esta nueva propuesta se maneja el algoritmo cromático debido a sus características de codificación real y a su memoria de arranque múltiple, que le permiten ser más eficiente a la hora minimizar el error en los pronósticos del modelo, para lograr esto se utilizan indicadores estadísticos del error que contribuyen a mejorar las predicciones a cada problema específico. Además, se idean mejoras al modelo de regresión y al algoritmo utilizado de tal manera que se logra predecir el comportamiento de los problemas, no solo de una variable sino también de múltiples variables. El algoritmo junto con el modelo es probado en distintos problemas de una y múltiples variables proporcionando muy buenas predicciones.


Se ejecuta en caso de estudio practico relacionado con la estimación de los precios de ganado según su tipo en la región estudiada. Este nuevo método genera más posibilidades para alcanzar que los pronósticos se ajusten y para mejorar cualquier tipo predicción. Esta investigación proporciona una nueva manera para minimizar los errores en los pronósticos y generar resultados de gran calidad.


También demuestra que se permite establecer pronósticos tanto en problemas de una variable como en los de múltiples variables, con tiempos computacionales razonables. Esta sería una excelente estrategia para las innumerables empresas, entidades u organizaciones que requieren métodos verdaderamente eficientes que les permitan tomar las mejores decisiones.

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