Analisis de las series temporales a la luz de Deep Learning
| Autor | Agustín Alonso-Rodríguez |
| Cargo | Real Centro Universitario 'Escorial-María Cristina' San Lorenzo del Escorial |
| Páginas | 257-275 |
Anuario Jurídico y Económico Escurialense, LII (2019) 257-276 / ISSN: 1133-3677
Análisis de las series temporales
a la luz de Deep Learning
Time Series Analysis and Deep Learning
Dr. Agustín ALONSO RODRÍGUEZ
Real Centro Universitario
“Escorial-María Cristina”
San Lorenzo del Escorial
Resumen: Las nuevas tecnologías dejan sentir su impacto tanto en el
ámbito de la estadística, como en el del análisis de las series temporales. Machine
Learning y Deep Learning acercan la potencia de las redes neuronales artificiales
para la modelización de las series temporales. En este trabajo se presentan
conceptos básicos de estas tecnologías, ilustrando lo expuesto con un ejemplo
relativo a la modelización de la producción de energía eléctrica fotovoltaica
en España.
Abstract: The new technologies are leaving their impact in statistics as
well as in time series analysis. Machine Learning and Deep Learning show the
power of artificial neural networks for modeling time series. In this paper
after the presentation of some of the fundamental ideas of these technologies, a
model for the production of solar electricity in Spain is presented.
Palabras clave: Redes neuronales artificiales, Machine Learning, Deep
Learning, aprendizaje supervisado, training data, test data, Keras model,
programa R.
Keywords: Artificial neural networks, Machine Learning, Deep Learning,
supervised learning, train data, test data, Keras model, program R.
Sumario:
I. Introducción.
II. Terminología básica.
AGUSTÍN ALONSO RODRÍGUEZ
AJEE, LII (2019) 257-276/ISSN 1133-3677
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III. Redes neuronales artificiales y Deep Learning.
IV. Series temporales y Redes neuronales.
V. Modelos para series temporales.
VI. Multilayer-Perceptron.
VII. Producción de energía eléctrica fotovoltaica en España.
VIII. Conclusiones.
IX. Bibliografía.
Recibido: octubre 2018.
Aceptado: enero 2019.
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