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dc.creatorVelásquez,Juan D
dc.creatorDyner,Isaac
dc.creatorSouza,Reinaldo C
dc.date2008-12-01
dc.date.accessioned2019-04-24T21:27:51Z
dc.date.available2019-04-24T21:27:51Z
dc.identifierhttps://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052008000300002
dc.identifier.urihttp://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/58453
dc.descriptionUna red neuronal autorregresiva es estimada para el precio mensual brasileño de corto plazo de la electricidad, la cual describe mejor la dinámica de los precios que un modelo lineal autorregresivo y que un perceptrón multicapa clásico que usan las mismas entradas y neuronas en la capa oculta. El modelo propuesto es especificado usando un procedimiento estadístico basado en el contraste del radio de verosimilitud. El modelo pasa una batería de pruebas de diagnóstico. El procedimiento de especificación propuesto permite seleccionar el número de unidades en la capa oculta y las entradas a la red neuronal, usando pruebas estadísticas que tienen en cuenta la cantidad de los datos y el ajuste del modelo a la serie de precios. La especificación del modelo final demuestra que el precio para el próximo mes es una función no lineal del precio actual, de la energía afluente actual y de la energía almacenada en el embalse equivalente en el mes actual y dos meses atrás.
dc.formattext/html
dc.languagees
dc.publisherUniversidad de Tarapacá.
dc.relation10.4067/S0718-33052008000300002
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceIngeniare. Revista chilena de ingeniería v.16 n.3 2008
dc.subjectRed neuronal autorregresiva
dc.subjectprocedimiento de especificación
dc.subjectprecio spot de electricidad
dc.subjectmodelado no lineal de series temporales
dc.titleMODELADO DEL PRECIO SPOT DE LA ELECTRICIDAD EN BRASIL USANDO UNA RED NEURONAL AUTORREGRESIVA


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