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dc.contributor.authorBaeza Morales, Yesika
dc.contributor.authorGómez Rubio, Yudith
dc.contributor.authorGómez Ramírez, Eduardo
dc.creatorGOMEZ RAMIREZ, EDUARDO; 20448
dc.date.accessioned2019-02-28T03:20:58Z
dc.date.available2019-02-28T03:20:58Z
dc.date.issued1994-07
dc.identifier.citationGómez Ramírez, E., Baeza Morales, Y. y Gómez Rubio, Y. (1994). Predicción de series caóticas utilizando redes neuronales y su correlación con el exponente de LYAPUNOV. Revista del Centro de Investigación de la Universidad La Salle, 1(3), 105-110.
dc.identifier.issn1970-7960
dc.identifier.urihttp://revistasinvestigacion.lasalle.mx/index.php/recein/article/view/539/933
dc.description.abstractExisten hasta el momento diferentes aproximaciones para predicción de series de tiempo, por ejemplo, algunas de ellas son: técnicas estadísticas, técnicas por filtro de Kalman, y en los últimos años se han reportado resultados de predicción con redes neuronales. Pero el problema sigue siendo saber si la serie es predecible "independientemente" de la técnica que se esté utilizando. En este trabajo se presenta la relación que existe entre el exponente de Lyapunov y el error de predicción para series caóticas por medio de redes neuronales, como instrumento de decisión en el área de predicción. Se presentan predicciones para mapeos discretos a partir de valores anteriores.
dc.formatpdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad La Salle México, Dirección de Posgrado e Investigaciónes_MX
dc.rightsAcceso abiertoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectTeoría del caoses_MX
dc.subjectRedes neuronaleses_MX
dc.subjectComportamiento caóticoes_MX
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA::MATEMÁTICAS::ANÁLISIS Y ANÁLISIS FUNCIONALes_MX
dc.subject.otherEcuaciones diferencialeses_MX
dc.titlePredicción de series caóticas utilizando redes neuronales y su correlación con el exponente de LYAPUNOVes_MX
dc.typearticlees_MX
dc.identificator1||12||1202
dc.audiencegeneralPublices_MX


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