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dc.contributor.authorPiras, Antonioes-ES
dc.contributor.authorGermond, Alaines-ES
dc.contributor.authorCzernichow, Thomases-ES
dc.contributor.authorMuñoz San Roque, Antonioes-ES
dc.date.accessioned2016-05-23T03:07:27Z-
dc.date.available2016-05-23T03:07:27Z-
dc.date.issued1998-02-01es_ES
dc.identifier.issn1420-6579es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/7884-
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractLa modélisation d\'une série temporelle peut se décomposer en un certain nombre d\'étapes fondamentalles. D\'abord l\'analyse de la série, puis la sélection des variables explicatives, le choix de la structure du modèle, son estimation et enfin sa validation. Nous allons présenter dans cet article ce qu\'implique chacune de ces étapes pour effectuer la prévision de séries temporelles en milieu industriel lorsque l\'on choisit d\'utiliser des réseaux de neurones artificiels.es-ES
dc.description.abstracten-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isofr-FRes_ES
dc.rightses_ES
dc.rights.uries_ES
dc.sourceRevista: Informatique, Revue des organisations suisses d'informatique, Periodo: 1, Volumen: online, Número: 1, Página inicial: 10, Página final: 13es_ES
dc.subject.otherInstituto de Investigación Tecnológica (IIT)es_ES
dc.titlePrévision de séries temporelles industrielleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.keywordsRéseaux de neurones, séries temporelleses-ES
dc.keywordsen-GB
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