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Title:	DESARROLLO DE UN METODO DE APRENDIZAJE QUE RESUELVA EL PROBLEMA DE PREDICCION PARA PROBLEMAS DE SERIES DE TIEMPO DE CASOS DE COMPETENCIA INTERNACIONAL TIPO M4
Authors:	FRAUSTRO SOLIS, JUAN
Issue Date:	2025-04-01
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
Description:	Predicción es un problema de relevancia en la ciencia e ingeniería que la humanidad ha tenido desde hace siglos. Una de las primeras estrategias planteadas fue consultar a expertos sobre su opinión de cual sería el valor de las variables en cuestion. Otra posibilidad es plantear modelos análiticos considerando el tiempo como variable dependiente. Una estrategía de expertos, presenta dificultades debido a varios rubros: a) Vinculada con la identificación de expertos y obtención de su conomiento. En este rubro la primera dificulta es que no existe un método científico para demostrar que una persona realmente sea un experto; la segunda es que áun cuando, se acepte sin conceder, que el considerado experto realmente lo sea, no existe un mecanismo de garantizar que la opinion emitida por el experto realmente es una consecuencia lógicas con el razonamiento del mencionado experto. solución Un método en base a modelos análiticos, implica considerar variaciones con respeto al tiempo de las variables involucradas; esos modelos análiticos llegan comunmente a plantear ecuaciones en derivadas las cuales consideran diferenciales con respecto al tiempo t y otras variables X involucradas, donde que X es un vector que comprende las variables dependientes conocida a veces como variable de estado. Esas ecuaciones pueden ser Ecuaciones Diferenciales Ordinarias o Ecuaciones Diferenciales Parciales (EDPs) variables en el tiempo. Como es sabido para esas ecuaciones existen métodos análiticos y numéricos para resolverlos dado que las condiciones iniciales son conocidas. Sin embargo, para que esos métodos pueden pronósticar una variable dependiente en el futuro, requerirían extimaciones con alto grado de precisión. Cualquiera que sea el caso, es escencial la predicción de los valores en el futuro. De este modeo, los métodos de pronóstico son escenciales para la solución de problemas que requieren soluciones en el futuro. Por otra parte los métodos de pronóstico en series de tiempo, sobre los cuales se centra este reporte, son los más adecuados para predecir valores futuros para una gran gama de problemas. Además, para desarrolloar métodos de pronóstico de series tiempo se requiere contar con conjuntos de datos para los cuales existan suficientes métodos de gran precisión que hayan sido probados para una gran cantidad de series de tiempo. Como veremos M4 cumple con esas característica. Es bien conocido, que en el área de Pronóstico, para un campo de aplicación particular, no existe un solo método que pueda garantizar que tiene el mejor desempeño. Por esa razón la estrategia que se aplica comunmente es la utilización no solo del mejor método identificado o publicado en un campo de aplicación para un problema particular; por el contrario se realiza el mejor ensamble para el pronístico de valores de variables para un futuro de análisis. Esa estrategía es la que es aplicada en este proyecto.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/book
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