Visión Electrónica (Nov 2008)
Estudio comparativo de técnicas artificiales para la predicción de una serie de tiempo caótica
Abstract
En este artículo se presenta el procedimiento y el resultado principal de un estudio comparativo preliminar basado en el uso de dos herramientas de inteligencia computacional aplicadas en una tarea de predicción de una serie de tiempo caótica. El conjunto de datos de la serie viene del modelado del tráfico microscópico, de un automóvil a través de una sucesión de semáforos (Figura 1) presentado en [1]. Este estudio podría ayudar en el futuro para diseñar sistemas de predicción de tráfico macroscópico para controlar los períodos de congestionamiento vehicular. Los métodos de predicción de series de tiempo comparados fueron, el algoritmo ANFIS (Sistema de Inferencia Neuro-difuso Adaptativo) y otro basado en un algoritmo genético evolutivo. Luego se presentan y se analizan los resultados de este estudio, bajo el criterio de la suma del error al cuadrado y el tiempo de procesamiento requerido.
