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Forecasting noisy time series approximated by neural networks
Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Baumgartner, Josef. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina.Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Otaño, Paula. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Ingeniería en Sistemas; Argentina.In this work, a proposed methodology for univariate noisy time series prediction
approximated by artificial neural networks (ANN) is applied to the problem of forecasting
monthly rainfall precipitation in Cuesta El Portezuelo at Catamarca, province of Argentina (-
28°28'11.26";-65°38'14.05") with addition of white noise. The feasibility of the proposed
scheme is examined through dynamic modeling of the well-known chaotic time series such
as Mackay Glass (MG) and one-dimensional Henon series (HEN).
In particular, when the time series is noisy, the underlying dynamical system is nonlinear and
temporal dependencies span long time intervals, in which this are also called long memory
process. In such cases, the inherent nonlinearity of ANN models and a higher robustness to
noise seem to partially explain their better prediction performance. So, in one-step-ahead
prediction tasks, the predictive models are required to estimate the next sample value of a
noisy time series, without feeding back it to the model’s input regressor. If the user is
interested in a longer prediction horizon, a procedure known as long-term prediction, the
model’s output should be fed back to the input regressor for a fixed but finite number of
time steps. Even though feed-forward networks can be easily adapted to process time series
through an input tapped delay line, giving rise to the well-known time tagged feed-forward
neural network, respectively.
The results show that the new method can improve the predictability of noisy rainfall and
chaotic time series with a suitable number of hidden units compared to that of reported in
the literature.Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Baumgartner, Josef. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina.Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Laboratorio de Investigación Matemática Aplicad a Control; Argentina.Fil: Otaño, Paula. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Departamento de Ingeniería en Sistemas; Argentina.Sistemas de Automatización y Contro