A methodology based on the fuzzy identification for a hybrid method in times series forecasting models
Este trabajo presenta un método de pronóstico híbrido, con concepto y mejora a través de la teoría de conjuntos difusos acoplado con el método clásico de series de tiempo. Este estudio también propuso una herramienta de identificación que no ha sido publicada en la literatura científica para la iden...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | inglés |
| Publicado: |
2024
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=10265479 |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: | Este trabajo presenta un método de pronóstico híbrido, con concepto y mejora a través de la teoría de conjuntos difusos acoplado con el método clásico de series de tiempo. Este estudio también propuso una herramienta de identificación que no ha sido publicada en la literatura científica para la identificación y estimación de puntos paramétricos dentro de la metodología clásica de series de tiempo combinada con la teoría de conjuntos difusos, lo que generó una técnica de identificación híbrida en datos de tiempo difuso. En comparación con los métodos de predicción consolidados en la literatura, los resultados presentados por el método propuesto han sido considerados plenamente satisfactorios debido al mínimo error observado. |
|---|