Se desarrolló una red neuronal artificial (RNA) basada en la optimización de enjambre de partículas (PSO) para la predicción de series temporales. El algoritmo híbrido ANN PSO se aplicó a series temporales caóticas de Mackey-Glass en el corto plazo x t 6 . Se evaluó el rendimiento de la predicción y se comparó con otros estudios disponibles en la literatura. Asimismo, se presentaron las propiedades del sistema dinámico mediante el estudio del comportamiento caótico obtenido a partir de las series temporales predichas. A continuación, se complementó el algoritmo PSO de la RNA híbrida con un procedimiento estocástico gaussiano (denominado PSO de la RNA híbrida estocástica) con el fin de obtener un nuevo estimador de las predicciones, que también nos permitió calcular las incertidumbres de las predicciones para series temporales caóticas Mackey-Glass con ruido. Así, estudiamos el impacto del ruido para varios casos con un nivel de ruido blanco σ N de 0,01 a 0,1.
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