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INICIO | 28 de marzo de 2024
  

Evolutionary training for Dynamical Recurrent Neural Networks: an application in finantial time series prediction.

Título inglés Evolutionary training for Dynamical Recurrent Neural Networks: an application in finantial time series prediction.
Título español Entrenamiento evolutivo para redes neuronales recurrentes dinámicas: aplicación en predicción de series temporales financieras.
Autor/es Delgado, Miguel ; Pegalajar, M. Carmen ; Pegalajar Cuéllar, Manuel
Organización Dep. Cien. Comput. Intel. Artif. ETS Ing. Informát. Univ. Granada, Granada, España
Revista 1134-5632
Publicación 2006, 13 (2): 89-110, 32 Ref.
Tipo de documento articulo
Idioma Inglés
Resumen inglés Theoretical and experimental studies have shown that traditional training algorithms for Dynamical Recurrent Neural Networks may suffer of local optima solutions, due to the error propagation across the recurrence. In the last years, many researchers have put forward different approaches to solve this problem, most of them being based on heuristic procedures. In this paper, the training capabilities of evolutionary techniques are studied, for Dynamical Recurrent Neural Networks. The performance of the models considered is compared in the experimental section, in real finantial time series prediction problems.
Clasificación UNESCO 120304
Palabras clave español Redes neuronales ; Algoritmos evolutivos ; Series temporales
Código MathReviews MR2302684
Código Z-Math Zbl pre05163093
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Equipo DML-E
Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT - CSIC)
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