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Mackey-Glass noisy chaotic time series prediction by a swarm-optimized neural network
Indexado
WoS WOS:000443419700002
Scopus SCOPUS_ID:84979536981
DOI 10.1088/1742-6596/720/1/012002
Año 2016
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Then, this standard hybrid ANN+PSO algorithm was complemented with a Gaussian stochastic procedure (called stochastic hybrid ANN+PSO) in order to obtain a new estimator of the predictions that also allowed us compute uncertainties of predictions for noisy Mackey-Glass chaotic time series. We study the impact of noise for three cases with a white noise level (sigma N) contribution of 0.01, 0.05 and 0.1.

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SciELO
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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Lopez-Caraballo, Carlos Hombre Universidad de la Serena - Chile
2 SALFATE-LARA, IGNACIO SEBASTIAN Hombre Universidad de la Serena - Chile
3 LAZZUS-ZUÑIGA, JUAN ANDRES Hombre Universidad de la Serena - Chile
4 ROJAS-SAPERAS, PAULA ANDREA Mujer Universidad de la Serena - Chile
5 RIVERA-AGUILERA, MARCO ANTONIO Hombre Universidad de la Serena - Chile
6 PALMA-CHILLA, LUIS OGALDO Hombre Universidad de la Serena - Chile
7 Gutierrez, G -
8 Roa, L -

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Financiamiento



Fuente
Direction of Research of the University of La Serena (DIULS)

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Agradecimientos



Agradecimiento
The authors thank the Direction of Research of the University of La Serena (DIULS) for the special support that made possible the preparation of this paper.

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