This article presents short-term predictions using neural networks tuned by energy associated
to series based-predictor filter for complete and incomplete datasets. A benchmark
of high roughness time series from Mackay Glass (MG), Logistic (LOG), Henon (HEN)
and some univariate series chosen from NN3 Forecasting Competition are used. An average
smoothing technique is assumed to complete the data missing in the dataset. The
Hurst parameter estimated through wavelets is used to estimate the roughness of the real
and forecasted series. The validation and horizon of the time series is presented by the
15 values ahead. The performance of the proposed filter shows that even a short dataset
is incomplete, besides a linear smoothing technique employed; the prediction is almost
fair by means of SMAPE index. Although the major result shows that the predictor system
based on energy associated to series has an optimal performance from several chaotic
time series, in particular, this method among other provides a good estimation when the
short-term series are taken from one point observations.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00