CASCOR

AcronymDefinition
CASCORCasualty Correction
CASCORCasualty Corrected Report
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PROTOCOLO PARA LA ESPECIFICACION DE REDES CASCOR Y EL CONTROL DEL SOBREAJUSTE
A continuacion se presenta el protocolo seguido para la especificacion de redes CASCOR en la prediccion de series de tiempo.
2 Seleccion de neuronas ocultas y entradas, y regularizacion de redes CASCOR
La seleccion de la cantidad de neuronas en la capa oculta de la red se hace basado en el aprendizaje incremental de la arquitectura de las redes CASCOR.
Una vez seleccionada una arquitectura adecuada, se requiere optimizar los parametros de la red CASCOR.
EP, red CASCOR regularizada con eliminacion de pesos.
Para evaluar la capacidad de prediccion de las redes CASCOR respecto a otros modelos, se realiza la comparacion respecto a un MLP; e ilustrativamente se presenta un modelo auto-regresivo integrado de promedios moviles (ARIMA).
Ademas, todos los modelos CASCOR de tres rezagos tienen mejor generalizacion que el MLP-1; asimismo, los modelos CASCOR-DP-1 y CASCOR-EP+RC-1 son superiores al modelo ARIMA, tanto en entrenamiento como en pronostico; los demas solo son superiores en prediccion.
En general, para esta serie, los modelos CASCOR regularizados completamente -entre capa de entrada y oculta, y entre oculta y salida- alcanzan mejores errores que la mayoria de modelos regularizados solo con una tecnica; ademas, los regularizados completamente son mas apropiados para realizar el pronostico, dado que controlan en gran medida las causas del sobreajuste.
Si bien, el uso de redes tipo CASCOR ha demostrado ser una herramienta en el pronostico de series de tiempo, toda vez que permite un mejor ajuste que otras tecnicas, las redes que usan CASCOR presentan una alta tendencia al sobreajuste; por lo tanto, en este articulo se trabajo en pro de corregir esta deficiencia mediante el uso de tres tecnicas diferentes de regularizacion.