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TIN2009-14575

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MODELADO Y PREDICCION DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE TENICAS DE COMPUTACION FLEXI...

MODELADO Y PREDICCION DE SERIES TEMPORALES MEDIANTE TENICAS DE COMPUTACION FLEXIBLE LAS SERIES TEMPORALES (ST) SON IMPORTANTES EN LA DESCRIPCION DE FENOMENOS EN MULTIPLES AREAS DEL CONOCIMIENTO: MEDICINA, FINANZAS, BIOLOGIA, ETC, SU ANALISIS Y PREDICCION CONSTITUYEN UN PROBLEMA DE IMPORTANCIA CAPITAL EN TODAS EST... ver más

01/01/2009

UGR

41K€

Presupuesto del proyecto: 41K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5525

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UGR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5525

Presupuesto del proyecto 41K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto LAS SERIES TEMPORALES (ST) SON IMPORTANTES EN LA DESCRIPCION DE FENOMENOS EN MULTIPLES AREAS DEL CONOCIMIENTO: MEDICINA, FINANZAS, BIOLOGIA, ETC, SU ANALISIS Y PREDICCION CONSTITUYEN UN PROBLEMA DE IMPORTANCIA CAPITAL EN TODAS ESTAS AREAS,LA MAYORIA DE LOS ESTUDIOS REALIZADOS SOBRE SERIES TEMPORALES PROVIENEN DEL CAMPO DE LA ESTADISTICA Y AREAS DERIVADAS, COMO ECONOMETRIA, ESTOS TRABAJOS SE CARACTERIZAN POR SU RIGUROSA FUNDAMENTACION TEORICA, SIN EMBARGO, LAS HERRAMIENTAS PROPUESTAS NO SON LO SUFICIENTEMENTE EFICACES EN TODOS LOS CASOS, PARTICULARMENTE CUANDO SE ENFRENTAN A SERIES NO LINEALES,POR OTRO LADO, DISTINTAS TECNICAS DE LAS INCLUIDAS EN EL AREA DE COMPUTACION FLEXIBLE (CF) HAN MOSTRADO MAGNIFICOS RENDIMIENTOS EN PROBLEMAS COMPLEJOS, MUCHOS INVESTIGADORES DE CF SE HAN FIJADO EN LAS ST COMO CAMPOS DE APLICACION PARA SUS MODELOS, PERO LO HAN HECHO CONSIDERANDOLAS COMO UN SISTEMA MAS A IDENTIFICAR, SIN PRESTAR MUCHA ATENCION A SUS PECULIARIDADES Y SIN MOSTRAR MUCHO INTERES POR EL AMPLIO CONOCIMIENTO YA ELABORADO SOBRE LAS MISMAS DESDE EL AREA ESTADISTICA, ENTENDEMOS QUE PARA UN ANALISIS Y MODELADO OPTIMOS DE LAS ST ES CONVENIENTE EXPLOTAR TODO EL CONOCIMIENTO DISPONIBLE, EN ESTE CONTEXTO, PLANTEAMOS ACOMETER UN ESTUDIO PROFUNDO DE LA APLICACION DE TECNICAS DE CF (FUNDAMENTALMENTE, REDES NEURONALES ARTIFICIALES, SISTEMAS DIFUSOS Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS) PARA EL MODELADO Y PREDICCION DE SERIES TEMPORALES, EN PARTICULAR, PRETENDEMOS ESTUDIAR LOS VINCULOS EXISTENTES ENTRE LOS MODELOS ESTADISTICOS Y LOS DE CF BUSCANDO CONEXIONES QUE PERMITAN APLICAR LOS RESULTADOS Y PROCEDIMIENTOS DE UN AREA EN LA OTRA, A PARTIR DE ESTOS VINCULOS QUEREMOS: OBTENER NUEVOS ALGORITMOS PARA LA CONSTRUCCION DE MODELOS DE CF, BASADOS EN LOS METODOS DE INFERENCIA ESTADISTICA; MEJORAR LOS MODELOS ESTADISTICOS MEDIANTE PROCEDIMIENTOS USADOS EN CF; Y PROPONER UNA ESTRATEGIA DE DESARROLLO DE SISTEMAS HIBRIDOS QUE PERMITAN REALIZAR ANALISIS Y MODELADOS DE SERIES TEMPORALES MAS EFICACES, SERIES TEMPORALES\PREDICCION\MODELADO DE SERIES\COMPUTACION FLEXIBLE

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