Desarrollo de un marco de trabajo para la seleccion de parametros de un modelo de maquina de soporte vectorial en un problema de pronosticos de series de tiempo

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dc.contributor.advisorLamos Diaz, Henry
dc.contributor.advisorMartinez Quezada, Daniel Orlando
dc.contributor.authorBarcelo Muzza, Sibelis Estella
dc.contributor.authorDuran Amaya, Mayra Alejandra
dc.date.accessioned2023-04-06T04:07:23Z
dc.date.available2023
dc.date.available2023-04-06T04:07:23Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEl propósito principal de la siguiente investigación es crear un marco de trabajo para la selección de parámetros de un modelo de Máquina de Soporte Vectorial en un problema de Series de Tiempo, debido a que la predicción de Series de Tiempo se ha convertido en un tema importante de investigación en los últimos años por las amplias aplicaciones que tiene en diferentes campos de la ciencia. En este documento se propone crear un marco de trabajo, combinando la optimización de enjambre de partículas (PSO) y regresión de vectores de soporte (SVR), para realizar pronósticos en series temporales. Este marco de trabajo es evaluado utilizando el índice COLCAP logrando optimizar la selección de los parámetros para encontrar soluciones más rápidas y con mejor ajuste. Este documento condensa, un marco teórico referente a modelos de regresión a partir de máquinas de soporte vectorial para regresión y metodologías para la selección de parámetros, un análisis preliminar de la literatura para saber el estado actual de las investigaciones en torno a este problema, el desarrollo de una Metaheurística la cual fue comparada con la metodología grid y la documentación de la base de datos utilizada, junto a los resultados computacionales tras la aplicación de dichos modelos.
dc.description.abstractenglishThe main purpose of the following research is to create a framework for the parameter selection of a Support Vector Machine model in a Time Series problem, because the Time Series prediction has become an important topic of research in recent years due to the broad applications it has in different fields of science. In this document, it is proposed to create a framework, combining Particle Swarm Optimization (PSO) and Support Vector Regression (SVR), to make forecasts in time series. This framework is evaluated using the COLCAP index, optimizing the selection of parameters to find faster solutions with better adjustment. This document condenses, a theoretical framework concerning the regression models based on Support Vector Machine for regression and methodologies for the selection of parameters, a preliminary analysis of the literature to know the current state of the investigations around this problem, the development of a metaheuristic which was compared with the grid methodology and the documentation of the database used, together with the computational results after the application of these models. *
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13511
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSeries De Tiempo
dc.subjectMáquinas De Soporte Vectorial
dc.subjectRegresión
dc.subjectOptimización Por Enjambre De Partículas.
dc.subject.keywordTime Series
dc.subject.keywordSupport Vector Machine
dc.subject.keywordRegression
dc.subject.keywordParticle Swarm Optimization.
dc.titleDesarrollo de un marco de trabajo para la seleccion de parametros de un modelo de maquina de soporte vectorial en un problema de pronosticos de series de tiempo
dc.title.englishDevelopment of a framework for the selection of parameters of a model of support vector machine in a problem of prognostics of time
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Industrial