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

Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Lamos Diaz, HenryMartinez Quezada, Daniel OrlandoBarcelo Muzza, Sibelis EstellaDuran Amaya, Mayra Alejandra2023-04-0620232023-04-0620192019https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/13511El 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessSeries De TiempoMáquinas De Soporte VectorialRegresiónOptimización Por Enjambre De Partículas.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 tiempoUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coTime SeriesSupport Vector MachineRegressionParticle Swarm Optimization.Development of a framework for the selection of parameters of a model of support vector machine in a problem of prognostics of timehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)