ELECTRICITY DEMAND FORECASTING USING A SARIMAMULTIPLICATIVE SINGLE NEURON HYBRID MODEL

Abstract

La combinación de modelos SARIMA y redes neuronales son una aproximación común para pronosticar series de tiempo no lineales. Mientras la metodología SARIMA es usada para capturar las componentes lineales en la serie de tiempo, las redes neuronales artifi ciales son aplicadas para pronosticar las no-linealidades remanentes en los residuos del modelo SARIMA. En este artículo, se propone un modelo simple no lineal para el pronóstico de series de tiempo obtenido por la combinación de un modelo SARIMA y una neurona simple multiplicativa que usa las mismas entradas del modelo SARIMA. Para evaluar la capacidad de la nueva aproximación, la demanda mensual de electricidad en el mercado de energía de Colombia es pronosticada y comparada con los modelos SARIMA y la neurona simple multiplicativa.