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TIN2013-47210-P

Financiado
UN ENFOQUE INTEGRAL BASADO EN COMPUTACION FLEXIBLE PARA EL ANALISIS Y MODELADO D...
UN ENFOQUE INTEGRAL BASADO EN COMPUTACION FLEXIBLE PARA EL ANALISIS Y MODELADO DE SERIES TEMPORALES LAS SERIES TEMPORALES 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 AR... LAS SERIES TEMPORALES 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, MUESTRA DE ELLO ES EL NUMERO CRECIENTE DE METODOS PROPUESTOS PARA ESTA TAREA, SIN EMBARGO, LA CONCLUSION MAS CLARA DE TODOS ESTOS TRABAJOS ES QUE NO EXISTE UNA TECNICA UNIVERSALMENTE VALIDA PARA TODAS LAS SERIES TEMPORALES, ES NECESARIO ESTUDIAR LAS PROPIEDADES PARTICULARES DE CADA SERIE Y EN BASE A ELLAS DECIDIR CUAL ES EL METODO MAS EFECTIVO A APLICAR,EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES LA INVESTIGACION Y EL DESARROLLO DE UN PROCEDIMIENTO INTEGRAL PARA EL ANALISIS Y MODELADO DE SERIES TEMPORALES, DONDE LAS TECNICAS DE LA COMPUTACION FLEXIBLE TIENEN UN PAPEL PRIMORDIAL TANTO EN EL DISEÑO DE METODOS DE PREDICCION PARA TIPOS CONCRETOS DE SERIES COMO EN LA CONSTRUCCION DEL SISTEMA COMPLETO,PARA ALCANZAR ESTE OBJETIVO GLOBAL ES NECESARIO AVANZAR EN EL CONOCIMIENTO DE DISTINTOS ASPECTOS, PRIMERO EN LAS CARACTERISTICAS DE LAS SERIES TEMPORALES, CONSIDERANDO COMO ATRIBUTOS RELEVANTES, ALGUNOS YA DESCRITOS EN LA LITERATURA, PERO TAMBIEN OBTENIDOS DE FORMA EMPIRICA A TRAVES DEL ANALISIS DE LOS RESULTADOS DE APLICAR ALGORITMOS DE CLASIFICACION Y CLUSTERING A BASES DE SERIES TEMPORALES, EL CONJUNTO SE COMPLETARIA CON LA DEFINICION DE MEDIDAS DE COMPLEJIDAD SIMILARES A LAS APLICADAS EN PROBLEMAS DE CLASIFICACION, TODO ESTE CONOCIMIENTO CRISTALIZARA EN LA DEFINICION DE UNA TAXONOMIA QUE PERMITA CARACTERIZAR UNA SERIE TEMPORAL,EL SIGUIENTE PASO ES IDENTIFICAR LAS PROPIEDADES DE LOS METODOS DE MODELADO MAS DISTINTIVOS Y DISEÑAR NUEVOS METODOS HIBRIDOS ENTRE TECNICAS DEL CAMPO ESTADISTICO Y DE COMPUTACION FLEXIBLE, ESTUDIOS PREVIOS NOS HAN PERMITIDO ESTABLECER CON EXITO VIAS PARA INTERCAMBIAR RESULTADOS Y PROCEDIMIENTOS ENTRE LAS DOS AREAS RESULTANDO EN NUEVOS METODOS MAS EFICACES, UN COMPLEMENTO A ESTOS NUEVOS METODOS ES EL EMPLEO DE ENSEMBLES HETEROGENEOS DE REGRESORES, DONDE SIGUE SIENDO UN TEMA ABIERTO LA COMPOSICION DEL ENSEMBLE Y LA FORMA DE INTEGRAR LAS SALIDAS INDIVIDUALES, LOS OPERADORES DE AGREGACION DE LA COMPUTACION FLEXIBLE PARECEN UNA BUENA OPCION,FINALMENTE, EL EMPAREJAMIENTO ENTRE LAS PROPIEDADES DE LAS SERIES Y LAS CARACTERISTICAS DE LOS METODOS SE PUEDEN FRAGUAR MEDIANTE UN SISTEMA INTELIGENTE DE MODELADO, LA BASE DE CONOCIMIENTO DE ESTE SISTEMA EXPERTO EN MODELADO DE SERIES TEMPORALES DEBE REFINARSE Y EXTENDERSE DE FORMA AUTOMATICA CON SU USO A TRAVES DE UN PROCESO DE META-LEARNING, EL DESARROLLO DE ESTE SISTEMA INTEGRAL ES EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO, SERIES TEMPORALES\ SOFT COMPUTING\ SISTEMAS DIFUSOS\ MINERÍA DE DATOS Y APRENDIZAJE\ APRENDIZAJE AUTOMATICO ver más
01/01/2013
UGR
47K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 47K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 5507