Overfitting control inside cascade correlation neural networks applied to electricity contract price prediction

摘要

La predicción de precios de electricidad es considerada una tarea difí­cil debido a la cantidad y complejidad de los factores que influyen en su representación, y sus relaciones. Las redes neuronales tipo cascada correlación –CASCOR– permiten, realizar un aprendizaje constructivo, capturando mejor las características de los datos; sin embargo, presentan una alta tendencia al sobreajuste. Para el control del sobreajuste en algunos ámbitos se usan técnicas de regularización. No obstante, en la literatura no existen estudios que: i) Utilicen técnicas de regularización para el control de sobreajuste en redes CASCOR; ii) Usen redes CASCOR en la predicción de series de electricidad; iii) comparen el desempeño con redes neuronales tradicionales o modelos estadísticos. El objetivo de este artículo es modelar y predecir el comportamiento de la serie de precios de contratos de electricidad en Colombia, usando redes CASCOR y con­trolando el sobreajuste con técnicas de regularización.