Logotipo del repositorio
  • English
  • Español
  • Français
  • Português
  • Iniciar sesión
    ¿Has olvidado tu contraseña?
Logotipo del repositorio
  • Comunidades
  • Listar por
  • English
  • Español
  • Français
  • Português
  • Iniciar sesión
    ¿Has olvidado tu contraseña?
  1. Inicio
  2. Examinar por materia

Examinando por Materia "Redes Neuronales"

Mostrando 1 - 6 de 6
Resultados por página
Opciones de ordenación
  • No hay miniatura disponible
    Ítem
    Aproximación del uso de redes neuronales en mantenimiento
    (Universidad EAFIT, 2013) Orozco Álvarez, David; Mora Gutiérrez, Luis Alberto
  • No hay miniatura disponible
    Ítem
    Detección de puntas epilépticas en señales EEG usando wavelets y redes neuronales
    (Universidad EAFIT, 2013) Peña Ortega, Wilmer; Castaño G., Nelson Eduardo
  • No hay miniatura disponible
    Ítem
    Diseño de mecanismos cuatro barras asistido por métodos de aprendizaje reforzado
    (Universidad EAFIT, 2021) Muñoz Betancur, Juan Manuel; Gallego Sánchez, Juan Andrés; Sánchez Gallego, Juan Andrés
  • No hay miniatura disponible
    Ítem
    Dynamic cost forecasting Drayage Product in inland transport using machine learning models
    (Universidad EAFIT, 2023) Peralta Jaramillo, Juliana Andrea; Moreno Reyes, Nicolás Alberto
  • No hay miniatura disponible
    Ítem
    Forecasting stock return using a recurrent neural network apply to a financial optimization problem
    (Universidad EAFIT, 2021) Ochoa Ramírez, Juliana; Almonacid Hurtado, Paula Maria
    This paper presents a methodological proposal for optimizing financial asset portfolios by incorporating the returns predictions instead of the historical returns to calculate an efficient frontier. We changed the return means methodology to forecast by the return with LSTM neural network. We performed several simulation exercises to evaluate the methodology with real data from the US stock market to examine our portfolio optimization model. To evaluate our results, we compared the mean-variance frontier efficiency with the neural network return model. We selected one optimal portfolio that offered the highest expected return for a defined level of risk and compare both models. We show how the neural network return model has a better performance for different periods of time, outperforming the mean-variance model at the same level.
  • Cargando...
    Miniatura
    Ítem
    A Strategy for a Generator to Participate in the Colombian Electricity Market
    (Universidad EAFIT, 2014-06-24) Salazar Isaza, Harold; Arias Rochem, José David; Universidad Tecnológica de Pereira

Vigilada Mineducación

Universidad con Acreditación Institucional hasta 2026 - Resolución MEN 2158 de 2018

Software DSpace copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Configuración de cookies
  • Enviar Sugerencias