Control del sobreajuste en redes neuronales tipo cascada correlación aplicado a la predicción de precios de contratos de electricidad
La predicción de precios de electricidad es considerada una tarea difícil debido a la cantidad y complejidad de los factores que influyen en su representación, y sus relaciones. Las redes neuronales tipo cascada correlación –CASCOR– permiten, realizar un aprendizaje constructivo, capturando mejor l...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Medellín
2015-09-01
|
| Series: | Revista Ingenierías Universidad de Medellín |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.udem.edu.co/index.php/ingenierias/article/view/1174 |
| Summary: | La predicción de precios de electricidad es considerada una tarea difícil debido a la cantidad y complejidad de los factores que influyen en su representación, y sus relaciones. Las redes neuronales tipo cascada correlación –CASCOR– permiten, realizar un aprendizaje constructivo, capturando mejor las características de los datos; sin embargo, presentan una alta tendencia al sobreajuste. Para el control del sobreajuste en algunos ámbitos se usan técnicas de regularización. No obstante, en la literatura no existen estudios que: i) Utilicen técnicas de regularización para el control de sobreajuste en redes CASCOR; ii) Usen redes CASCOR en la predicción de series de electricidad; iii) comparen el desempeño con redes neuronales tradicionales o modelos estadísticos. El objetivo de este artículo es modelar y predecir el comportamiento de la serie de precios de contratos de electricidad en Colombia, usando redes CASCOR y controlando el sobreajuste con técnicas de regularización. |
|---|---|
| ISSN: | 1692-3324 2248-4094 |