| Título: |
Forecasting of time series with trend and seasonal cycle using the airline model and artificial neural networks Pronóstico de series de tiempo con tendencia y ciclo estacional usando el modelo airline y redes neuronales artificiales |
| Autores: |
Velásquez, J D; Profesor Titular, Universidad Nacional de Colombia Franco, C J; Profesor Asociado, Universidad Nacional de Colombia |
| Fecha: | 2012-06-15 |
| Publicador: | Revista Ingeniería y ciencia |
| Fuente: |
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| Tipo: |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Tema: |
prediction, nonlinear macroeconomics, SARIMA, multilayer perceptrons. Predicción, modelos no lineales, SARIMA, perceptrón multicapa. |
| Descripción: |
Many time series with trend and seasonal pattern are successfully modeled and forecasted by the airline model of Box and Jenkins; however, this model neglects the presence of nonlinearity on data. In this paper, we propose a new nonlinear version of the airline model; for this, we replace the moving average linear component by a multilayer perceptron neural network. The proposedmodel is used for forecasting two benchmark time series; we found that theproposed model is able to forecast the time series with more accuracy that other traditional approaches. Muchas series de tiempo con tendencia y ciclos estacionales son exitosamente modeladas y pronosticadas usando el modelo airline de Box y Jenkins; sin embargo, la presencia de no linealidades en los datos son despreciadas por este modelo. En este artículo, se propone una nueva versión no lineal del modelo airline; para esto, se reemplaza la componente lineal de promedios móviles por un perceptrón multicapa. El modelo propuesto es usado para pronosticar dos series de tiempo benchmark; se encontró que el modelo propuesto es capaz de pronosticar las series de tiempo con mayor precisión que otras aproximaciones tradicionales. |
| Idioma: | Español |
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