ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE REDES NEURONALES. EJEMPLOS CON MATLAB
CESAR PEREZ LOPEZ
S/ 315.00
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MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a