Predicción del precio de la electricidad en Brasil usando redes cascada correlación

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Autores

Fernán Villa
Juan Velásquez

Resumen

En este artículo, se propone utilizar redes neuronales tipo cascada correlación regularizadas, para pronosticar el precio mensual, de corto plazo, de la electricidad del mercado brasileño. Se estiman diversos modelos de redes cascada correlación regularizados entre la capa de entrada y oculta, con descomposición o con eliminación de pesos, mientras que entre la capa oculta y la de salida, se regulariza con regresión de borde. Los resultados indican que las redes cascada correlación regularizadas en todas sus capas describen mejor la dinámica de la serie de precios que la misma red sin regularizar, que un modelo ARIMA y que un perceptrón multicapa (MLP) clásico, que usa los mismos rezagos y neuronas en la capa oculta, lo cual, permite afirmar, que para la serie de precios de electricidad, las redes cascada correlación regularizadas permiten encontrar modelos con mejor capacidad de pronóstico.

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Referencias

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