Análisis de dependencias no lineales utilizando redes neuronales artificiales

Abstract

En este artículo, se desarrolla una nueva técnica para detectar dependencias no lineales en series temporales, basadas en el uso de una red neuronal autorregresiva y el concepto de coeficiente de correlación. Teniendo en cuenta que el modelo de redes neuronales utilizado es capaz de aproximar cualquier función en un dominio compacto, las medidas propuestas son capaces de detectar no-linealidades en los datos. Nuestra técnica es probada para varios conjuntos de datos tanto simulados como reales, y comparada con las funciones clásicas de autocorrelación simple y parcial; los resultados muestran que en los casos lineales, las medidas propuestas tienen un comportamiento similar a las autocorrelaciones simple y parcial, pero en los casos no-lineales ellas son capaces de detectar otras relaciones no-lineales.

Keywords

• red neuronal autorregresiva
• modelado no lineal de series temporales
• correlación múltiple
• análisis de correlaciones en sistemas no lineales