Influencia de números difusos y funciones sigmoides en la predicción de series temporales no estacionales

J. V. Segura Heras, F. J. Martinez Peral, M. A. Martínez Mayoral, J. Morales Socuéllamos, C. Pérez Vidal

En este trabajo presentamos un modelo de predicción que analiza la influencia del uso de números triangulares y trapezoidales difusos, así como de funciones sigmoides en la predicción de series temporales no estacionales. Planteamos un ajuste de la tendencia mediante las k-diferencias observadas entre valores consecutivos. Realizamos una optimización meta-heurística de las posiciones del soporte difuso. Este análisis permite identificar qué puntos de la distribución ordenada de diferencias aportan la mayor carga informativa para la predicción, optimizando la arquitectura del modelo propuesto. Para garantizar la relevancia y robustez de la comparativa, se han utilizado las series temporales no estacionales de las bases de datos M3 y M4 del paquete Mcomp de R.

Keywords: Series temporales, predicción, lógica difusa, números triangulares y trapezoidales, función sigmoide

Time Series
September 2, 2026  5:40 PM
Aula 21

J. Contreras Reyes

P. Huidobro Fernández, A. Bouchet, S. Diaz-Vazquez, S. Montes

F. J. Martinez Peral, J. A. Ferez Rubio, C. Pérez Vidal, J. V. Segura Heras

R. Morales Arsenal, Á. Rabadán Navarrete

M. Pérez Casany, A. Duarte-López, M. Gonzalez-Scotto