Palabras clave
programación genética
redes neuronales artificiales
algoritmos genéticos
modelos no lineales
Cómo citar
Resumen
En este artículo se propone una nueva metodología para la predicción de series de tiempo no lineales usando programación genética. La aproximación propuesta se basa en la incorporación del concepto de bloques funcionales y la modificación del algoritmo genético para que opere con estos. Los bloques funcionales representan modelos estadísticos bien conocidos para el pronóstico de series de tiempo. El algoritmo propuesto permite la exploración y explotación de regiones donde hay mayor posibilidad de encontrar mejores modelos de pronóstico. Para validar la aproximación propuesta, se pronosticaron dos series de tiempo Benchmark; se encontró que nuestra metodología pronostica con mayor precisión las series de tiempo consideradas en comparación con otros modelos no lineales.
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