{"id":53819,"date":"2006-06-07T00:00:00","date_gmt":"2006-06-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/sistemas-evolutivos-para-entrenamiento-y-optimizacion-de-modelos-neuronales-recurrentes-dinamicos-aplicacion-en-modelado-y-prediccion-de-series-de-datos\/"},"modified":"2006-06-07T00:00:00","modified_gmt":"2006-06-07T00:00:00","slug":"sistemas-evolutivos-para-entrenamiento-y-optimizacion-de-modelos-neuronales-recurrentes-dinamicos-aplicacion-en-modelado-y-prediccion-de-series-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-tecnologicas\/sistemas-evolutivos-para-entrenamiento-y-optimizacion-de-modelos-neuronales-recurrentes-dinamicos-aplicacion-en-modelado-y-prediccion-de-series-de-datos\/","title":{"rendered":"Sistemas evolutivos para entrenamiento y optimizaci\u00f3n de modelos neuronales recurrentes din\u00e1micos. aplicaci\u00f3n en modelado y predicci\u00f3n de series de datos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Manuel Pegalajar Cu\u00e9llar <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de esta tesis es el dise\u00f1o de sistemas inteligentes para modelado y predicci\u00f3n de conjuntos de datos que presenten ciertas dependencias temporales. Nuestra propuesta se centrar\u00e1 en la utilizaci\u00f3n de modelos bioinspirados (redes neuronales, algoritmos bioinspirados, etc.), Los cuales adaptaremos para llevar a cabo nuestro objetivo. la finalidad del an\u00e1lisis de series de datos es el conocimiento de su patr\u00f3n de comportamiento de modo que se pueda prever la evoluci\u00f3n de los mismos, bajo el supuesto de que las condiciones que afectan a la serie no var\u00eden con respecto a los datos anteriores y actuales, a lo largo del tiempo. No obstante, si conociendo los valores anteriores y actuales de la serie se pudiesen predecir los valores futuros sin error, estar\u00edamos frente a un proceso determinista, y su estudio no tendr\u00eda ning\u00fan inter\u00e9s. El hecho que motiva el estudio de las series temporales es la aparici\u00f3n de fen\u00f3menos de naturaleza aleatoria, parcial o total, los cuales hacen que la predicci\u00f3n de los valores futuros de la serie s\u00f3lo pueda realizarse mediante m\u00e9todos probabil\u00edsticos.   la mayor\u00eda de las herramientas utilizadas hasta el momento, para an\u00e1lisis y predicci\u00f3n de series de datos, est\u00e1n basadas en t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n estad\u00edstica lineales (metodolog\u00eda box-jenkins), en m\u00e9todos de alisado; y algunos m\u00e9todos no lineales, principalmente regresiones, modelos de markov, redes neuronales, etc. Gran parte de la bibliograf\u00eda actual utiliza redes neuronales para predicci\u00f3n de series de datos, siendo las redes rbf y perceptr\u00f3n multicapa algunas de las m\u00e1s utilizadas. Las ventajas introducidas por la utilizaci\u00f3n de modelos neuronales para predicci\u00f3n de series temporales son numerosas: robustez frente al ruido, adaptabilidad, condici\u00f3n de aproximadores universales, no linearidad, etc. sin embargo, existen ciertos inconvenientes a la hora de modelar una serie temporal mediante redes neuronales feedforward: encontrar la estructura<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Sistemas evolutivos para entrenamiento y optimizaci\u00f3n de modelos neuronales recurrentes din\u00e1micos. aplicaci\u00f3n en modelado y predicci\u00f3n de series de datos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Sistemas evolutivos para entrenamiento y optimizaci\u00f3n de modelos neuronales recurrentes din\u00e1micos. aplicaci\u00f3n en modelado y predicci\u00f3n de series de datos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Manuel Pegalajar Cu\u00e9llar <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 06\/07\/2006<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>flores Delgado Calvo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: alberto Prieto espinosa <\/li>\n<li>c\u00e9sar Herv\u00e1s mart\u00ednez (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mu\u00f1oz p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<li>h\u00e9ctor Pomares cintas (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Manuel Pegalajar Cu\u00e9llar El objetivo de esta tesis es el dise\u00f1o de sistemas inteligentes para modelado y 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