Resumen de Análisis Comparativo de las Técnicas de Series de Tiempo Arima y Anfis para Pronosticar Tráfico Wimax

Octavio José Salcedo Parra, César Augusto Hernández Suárez, Luis Fernando Pedraza Martínez

• español

  En este documento se presenta el procedimiento y el resultado principal de un estudio comparativo basado en el uso de un modelo autoregresivo y una técnica de inteligencia artificial, aplicadas en una tarea de predicción de una serie de datos de tráfico Wimax. Los metodos de predicción de series de tiempo comparados son: el modelo ANFIS (Sistema de Interferencia Difuso Basado en Redes Adaptativas) y el modelo ARIMA (Modelos Autoregresivo Integrados de Medias Móviles). El objetivo del artículo es presentar datos significativos que muestren el desempeño de cada un ade las anteriores técnicas bajo el criterio de la suma del error cuadrático medio y el tiempo de procesamiento requerido. Como resultado de este estudio, se comparan los modelos ARIMA desarrollados bajo la plataforma RATS con respecto los modelos ANFIS desarrollados mediante MATLAB.

• English

  This paper presents the procedure and the main result of a comparative study based on the used of a autoregressive model and a technique artificial intelligence applied to the ask of predicting a series of traffic data Wimax. The prediction methods of time series compared are: the ANFIS model (Adaptative Network based Fuzzy Inteference System) and the ARIMA model (autoregressive integrated moving average).

  The goal of this article is to article is to present significant data showing the performance of each of the above techniques at the discretion of the shape of the root mean square error and time-processing required. As a resultsof this study, are compared the models ARIMA development under the software MATLAB.