Previsión de series temporales mediante redes neuronales artificiales : una aplicación al mercado eléctrico español

Abstract

En esta tesis se aplican las redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales. Se proponen dos métodos que contribuyen a resolver dos de los principales problemas que aparecen: por un lado, se ha diseñado un método de búsqueda de la configuración idónea de la red, y por otro, se resuelve el problema de la lentitud del proceso de cálculo de previsiones para series temporales con gran número de datos, utilizando un método de entrenamiento selectivo y continuo con el que es posible calcular los pronósticos en un plazo muy breve de tiempo. Se utilizan los dos métodos propuestos, para el cálculo de previsiones de numerosas series temporales de distintas características (no estacionarias, con cambio de parámetros, sistemas multivariantes, de función de transferencia, etc.) Finalmente, se describe detalladamente la aplicación de RNAs a la previsión a corto y medio plazo de varias series temporales reales pertenecientes al Mercado Español de Producción de Energía Eléctrica.