Electricity contract price prediction using genetic programming with functional blocks

The prediction of the prices of the contracts in non-regulated electricenergy markets is the key for the market agents to make strategic business and operational decisions. The average prices of the contracts sold in the Colombian electric energy market are predicted in this study by means of a modified genetic programming algorithm. The developed model is capable of capturing the intrinsic dynamics of the prices and the price predictions for the upcoming months with a more accurate precision than the ARIMA and DAN2 models for prediction horizons of 12 and 14 months, as they have been reported in the literature.La predicción de los precios de los contratos en los mercados energéticos desregularizados es la clave para la toma de decisiones estratégicas de negocio y operativas por los agentes del mercado. En este trabajo se predicen los precios promedio de los contratos vendidos en el mercado eléctrico colombiano, utilizando un algoritmo de programación genética modificado. El modelo desarrollado es capaz de capturar la dinámica intrínseca de los precios y las predicciones de precios para los próximos meses con mayor precisión que los modelos ARIMA y DAN2 para horizontes de predicción de 12 y 24 meses, reportados en la literatura

Búsqueda aleatoria repetitiva basada en caos

En este artículo se presenta una modificación del algoritmo de búsqueda aleatoria repetitiva. En esta propuesta se propone cambiar los parámetros fijos, que son ingresados por el usuario, por valores deterministas usando un mapa caótico. El algoritmo propuesto se usó para optimizar 4 funciones de prueba bien conocidas en 10, 20 y 30 dimensiones. Para todas las funciones de prueba, el algoritmo propuesto converge a mejores puntos que los puntos óptimos obtenidos usando la versión tradicional en la que el usuario fija los parámetros. Los resultados obtenidos motivan a continuar con el desarrollo y pruebas del algoritmo propuesto, para un mayor conjunto de funciones de prueba y comparar con otros algoritmos heurísticos establecidos

Estimación de los parámetros del modelo no lineal de promedios móviles usando la metaheuristica de-PSO.

La extensión teórica de los modelos lineales de promedios móviles al caso no lineal es directa y sencilla. Sin embargo, el uso práctico de los modelos no lineales de promedios móviles es limitado debido a la complejidad del espacio de parámetros y la imposibilidad de las establecer derivadas analíticas de la función de estimación. En este artículo, se evalúa el uso del algoritmo híbrido Evolución Diferencial-Optimización del Enjambre de Partículas para calcular los parámetros óptimos del modelo no lineal de promedios móviles. Los resultados obtenidos muestran que la técnica meta-heurística utilizada es capaz de calcular con mayor precisión los valores de los parámetros del modelo en comparación con los algoritmos tradicionales. Este hallazgo nos alienta a explorar el uso de las meta-heurísticas en la estimación de los parámetros de otros modelos no lineales de promedios móviles

Using a dynamic artificial neural network for forecasting the volatility of a financial time series.

The ability to obtain accurate volatility forecasts is an important issue for the financial analyst. In this paper, we use the DAN2 model, a multilayer perceptronand an ARCH model to predict the monthly conditional variance of stock prices.The results show that DAN2 model is more accurate for predicting in-sample andout-of-sample variance that the other considered models for the used data set. Thus, the value of this neural network as a predictive tool is demonstrated

Técnicas de lógica difusa en la predicción de índices de mercados de valores: una revisión de literatura.

El pronóstico de índices de mercados de valores es una tarea importante en ingeniería financiera, porque es una información necesaria para la toma de decisiones. Este estudio tiene como objetivo evaluar el estado del arte en el progreso del pronóstico del mercado de valores, usando metodologías basadas en sistemas de inferencia borrosa y redes neuronales neuro-difusas, enfatizando el caso del Índice General de la Bolsa de Colombia (IGBC). Se empleó la revisión sistemática de literatura para responder cuatro preguntas de investigación. Existe una tendencia importante sobre el uso de las metodologías basadas en inferencia difusa para predecir los índices de los mercados de valores, explicada por la precisión del pronóstico en comparación con otras metodologías tradicionales. La mayoría de las investigaciones se enfocan en metodologías de “series de tiempo difusas” y ANFIS, pero, hay otras aproximaciones prometedoras que no han sido evaluadas aún. Existe un vacío de investigación en el caso del mercado accionario colombiano

Web User Session Reconstruction Using Integer Programming

An important input for web usage mining is web user sessions that must be reconstructed from web logs (sessionization) when such sessions are not otherwise identified. We present a novel approach for sessionization based on an in- teger program. We compare results of our approach with the timeout heuristic on web logs from an academic web site. We find our integer program provides sessions that better match an expected empirical distribution with about half of the standard error of the heuristic.This work has been partially supported by the National Doctoral Grant from Conicyt Chile and by the Chilean Millennium Scientific Institute of Complex Engineering Systems

Identifying Customer Preferences about Tourism Products Using an Aspect-based Opinion Mining Approach

AbstractIn this study we extend Bing Liu's aspect-based opinion mining technique to apply it to the tourism domain. Using this extension, we also offer an approach for considering a new alternative to discover consumer preferences about tourism products, particularly hotels and restaurants, using opinions available on the Web as reviews. An experiment is also conducted, using hotel and restaurant reviews obtained from TripAdvisor, to evaluate our proposals. Results showed that tourism product reviews available on web sites contain valuable information about customer preferences that can be extracted using an aspect-based opinion mining approach. The proposed approach proved to be very effective in determining the sentiment orientation of opinions, achieving a precision and recall of 90%. However, on average, the algorithms were only capable of extracting 35% of the explicit aspect expressions