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Importante reconocimiento a investigadores mexicanos

Un grupo de investigadores mexicanos ha recibido un reconocimiento a su trabajo en el desarrollo y aplicación de metodologías para el pronóstico de series de tiempo.
La competencia NN3 Artificial Neural Network & Computational Intelligence Forecasting Competition 2007 tiene como finalidad evaluar las últimas metodologías para el pronostico de series de tiempo. El equipo mexicano formado por

    Pedro Flores (Depto. Matematicas UNISON)

    Carlos Anaya (Depto. Ingenieria Industrial y de Sistemas UNISON)

    Héctor M. Ramírez (Depto. Ingenieria Industrial y de Sistemas UNISON)

    Luis B. Morales. (Insituto de Investigacion en Matemática Aplicada y Sistemas UNAM)

participó en esta competencia con el trabajo

“Automated Linear Modeling of Time Series with Self Adaptive Genetic Algorithms”
obteniendo un tercer lugar en una de sus modalidades y un sexto lugar en otra modalidad.

Una serie de tiempo consiste en un conjunto de mediciones que están ordenadas en el tiempo. Estas mediciones representan el cambio de una variable que puede ser de diversos tipos (económica, física, química, biológica, etc) en un cierto periodo de tiempo. El objetivo principal del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de comportamiento, con el fin de realizar pronósticos de su evolución. Los pronósticos que se realizan con base en el análisis de las Series de Tiempo tienen múltiples aplicaciones por ejemplo: sirven para pronosticar y tomar decisiones financieras, estudiar el comportamiento de procesos industriales, estudiar la variación de variables agroclimáticas, etc.

En esta competencia se cuenta con dos conjuntos de ejemplos de series de tiempo uno con 11 ejemplos y otro con 111 y el propósito es pronosticar los siguientes 18 valores, que son desconocidos, de cada ejemplo usando métodos de Inteligencia Computacional y una metodología consistente. Esta competencia está abierta a métodos basados en Redes Neuronales, Lógica Difusa, Algoritmos Genéticos y otros. El equipo mexicano, con la técnica desarrollada por ellos, consiguió el tercer lugar en el pronóstico de los 111 ejemplos y el sexto lugar en el de los 11 ejemplos.

La pagina oficial del evento es:

http://www.neural-forecasting-competition.com

Los resultados de la competencia así como los trabajos presentados se pueden consultar en:

http://www.neural-forecasting-competition.com/results.htm