Redes Neuronales Artificiales en predicción de Series de Tiempo. Una aplicación a la Industria

Abstract

Las redes neuronales han sido utilizadas exitosamente en muchos tipos de problemas de predicción debido a que son capaces de modelar y predecir series de tiempo lineales y no lineales con un alto grado de precisión, capturar cualquier tipo de interrelación entre los datos y no requieren de conocimiento previo del problema que se está modelando. Esta investigación se centra en evaluar la capacidad que presentan las redes neuronales artificiales en la predicción de series de tiempo, estudiando dos series tomadas del campo de la industria: Generación de Electricidad Mensual y Consumo Mensual de Gas Natural. Los modelos de redes neuronales obtenidos deben ser capaces de predecir el siguiente periodo de acuerdo a periodos pasados. Los resultados obtenidos en cada serie dan cuenta de la gran capacidad que tienen las redes neuronales aplicadas en la predicción de series de tiempo, obteniéndose un error absoluto medio porcentual de predicción inferior al 3% en la serie Generación de Electricidad Mensual e inferior al 5% en la serie Consumo Mensual de Gas Natural.