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Predicción de Múltiples Puntos de Series de Tiempo Utilizando Support Vector Machines
E. Bautista Thompson, E. Guzmán Ramírez, Jesús Figueroa Nazuno;
Computación y Sistemas 2004 7(3)
Resumen
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Se presenta la evaluación de la predicción de múltiples puntos de series de tiempo, mediante un corrimiento de ventana para Support Vector Machines (SVM) con dos funciones de kernel distintas (lineal y con base radial). Para la evaluación se utilizó un conjunto de treinta series de diferente origen y comportamiento dinámico. Se encuentra que la SVM posee una buena capacidad para ajustarse a las diferentes dinámicas de las series de tiempo y presenta un buen desempeño para la predicción de los primeros puntos de las series utilizando la función de kernel radial, a pesar del proceso de expansión del error de predicción.

Palabras clave: Funciones de Kernel para SVM, Predicción de series de tiempo, Support Vector Machines.
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Universidad Autónoma del Estado de México
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