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dc.contributor.authorGómez Ramírez, Eduardo
dc.contributor.authorAguilar Aguilera, Rafael
dc.creatorGOMEZ RAMIREZ, EDUARDO; 704957
dc.date.issued1995-08
dc.identifier.citationGómez Ramírez, E., Aguilar Aguilera, R. (1995. Predicción utilizando redes neuronales y lógica abductiva. Revista del Centro de Investigación de la Universidad La Salle, 2(5), 95-104.
dc.identifier.issn1405-6690
dc.identifier.urihttp://revistasinvestigacion.lasalle.mx/index.php/recein/article/view/494/903
dc.description.abstractLa predicción es una de las áreas en las cuales ha habido un gran desarrollo en los últimos años, principalmente en la predicción de fenómenos de tipo no lineal, en áreas como: economía, clima, dinámica social, tendencias políticas, etc. Este tipo de sistemas en algunos casos presentan comportamiento de tipo caótico y su análisis por la cantidad de variables y complejidad de las mismas, requiere de una gran cantidad de herramientas matemáticas y computacionales complicadas para su observación. En este trabajo se presenta la utilización de varios algoritmos desarrollados recientemente para predicción: Redes Neuronales (Red Multicapa y Red Holográfica) y Lógica Abductiva, para la predicción de niveles de contaminación de la Ciudad de México. También se presentan predicciones para el índice de precios (S&P500).
dc.description.abstractForecasting is one of the areas in which there has been a great development in the last years, mainly of non-linear phenomenons in areas like: economy, weather, social dynamic , political tendencies, etc. This type of systems in some cases have caotic behavior and their analysis for the number and complexity of variables, requires a lot of mathematics and computational tools for their observation. In the current studies the implementation of several algorithms developed recently are introduced for prediction: Neural nets (Multilayer Net and Holographic Net) and Abductive Logic, for the prediction of pollution levels of Mexico City. Predictions for the stock index are also introduced (S&P500).
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.subjectRedes neuronaleses_MX
dc.subjectNeural networkses_MX
dc.subjectLógica abductivaes_MX
dc.subjectAbductive logices_MX
dc.subjectModelo estáticoes_MX
dc.subjectStatic modeles_MX
dc.subjectModelo dinámicoes_MX
dc.subjectDynamic modeles_MX
dc.subject.classificationCIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA::LÓGICAes_MX
dc.subject.otherNeurobiologíaes_MX
dc.titlePredicción utilizando redes neuronales y lógica abductivaes_MX
dc.typearticlees_MX
dc.identificator1||11
dc.audiencegeneralPublices_MX


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