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Nonlinear forecasting of stream flows using a chaotic approach and artificial neural networksPredicción no lineal de los flujos de corrientes mediante un enfoque caótico y redes neuronales artificiales

Resumen

Este trabajo evalúa el desempeño de pronóstico de dos modelos no lineares, de método de clasificación no paramétrico kNN y de redes neuronales con alimentación avanzada (FNNN), usando datos de flujo del río Kizilirmak, el mayor de Turquía. Para el modelo kNN, los parámetros requeridos son tiempo de retraso, número de vecindarios cercanos y dimensión de encrustamiento. El tiempo óptimo de retraso fue obtenido con la función de información mutua; el número de vecindarios cercanos fue obtenido con la optimización de procesos que minimizan el RMSE como una función del número de vecindarios y la dimensión de incrustación fue obtenida con el método de dimensión correlativa. La dimensión de correlación del río Kizilirmak fue utilizado en la formación de la estructura de ingreso de las redes FFNN. La integración cercana sobre la dimensión de correlación proveyó el número mínimo de variables requeridas para caracterizar el sistema y el número máximo de variables requeridas fue obtenido con el número entero por encima del valor (Takens, 1981). Se desarrollaron dos modelos de redes FNNN que incorporan 3 y 7 valores de descargas retrasadas y el desempeño de predicción comparado con el modelo kNN. Los resultados muestran que el modelo kNN fue superior al modelo de redes FFNN en el flujo de pronósticos. Sin embargo, como un resultado del modelo de estructura kNN, el modelo falla en los valores pico. Adicionalmente, se encontró que la dimensión de correlación (de existir) podría ser usada eficientemente en series temporales donde la determinación de estructura de ingreso es difícil por la gran interdependencia, como en las series temporales de flujo.

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