Predicción de series caóticas utilizando redes neuronales y su correlación con el exponente de Lyapunov

Abstract

Existen hasta el momento diferentes aproximaciones para prediccion de series de tiempo, por ejemplo algunas de ellas son: tecnicas estadisticas, tecnicas por filtro de Kalman, y en los ultimos anos se han reportado resultados de prediccion con redes neuronales. Pero el problema sigue siendo saber si la serie es predecible independientemente de la tecnica que se este utilizando. En este trabajo se presenta la relacion que existe entre el exponente de Lyapunov y el error de prediccion para series caoticas por medio de redes neuronales, como instrumento de decision en el area de prediccion. Se presentan predicciones para mapeos discretos a partir de valores anteriores.