UN MODELO NO LINEAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD EN COLOMBIA
Juan David Velásquez (),
Carlos Jaime Franco () and
Hernán Alonso García ()
Estudios Gerenciales, 2009
Abstract:
RESUMENEn este artículo se compara el desempeno de un modelo ARIMA, un perceptron multicapa y una red neuronal autorregresiva para pronosticar la demanda mensual de electricidad en Colombia para el siguiente mes adelante. Los datos disponibles fueron divididos en dos conjuntos, el primero para estimar los parámetros del modelo y el segundo para la capacidad de predicción por fuera de la muestra de calibración. Los resultados revelan que la red neuronal autorregresiva es capaz de pronosticar la demanda con mayor precisión que los otros dos modelos cuando la totalidad de los datos es considerada.
Keywords: Demanda; pronóstico; redes neuronales; ARIMA. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 C53 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2009
References: Add references at CitEc
Citations:
Downloads: (external link)
http://biblioteca2.icesi.edu.co/cgi-olib?session=4 ... &cgimime=text%2Fhtml
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:col:000129:006358
Access Statistics for this article
More articles in Estudios Gerenciales from Universidad Icesi Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Coordinador ICESI ().