En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad, cuando se trata de pronosticar sistemas multivariantes no estacionarios.
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Pino, Raúl; Fuente, David de la; Parreño, José; Priore, Paolo. Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles.. Qüestiió, Tome 26 (2002) pp. 461-482. http://gdmltest.u-ga.fr/item/urn:eudml:doc:40360/