| dc.contributor.author | Piras, Antonio | es-ES |
| dc.contributor.author | Germond, Alain | es-ES |
| dc.contributor.author | Czernichow, Thomas | es-ES |
| dc.contributor.author | Muñoz San Roque, Antonio | es-ES |
| dc.date.accessioned | 2016-05-23T03:07:27Z | |
| dc.date.available | 2016-05-23T03:07:27Z | |
| dc.date.issued | 1998-02-01 | es_ES |
| dc.identifier.issn | 1420-6579 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/7884 | |
| dc.description | Artículos en revistas | es_ES |
| dc.description.abstract | La 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.abstract | | en-GB |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
| dc.language.iso | fr-FR | es_ES |
| dc.rights | | es_ES |
| dc.rights.uri | | es_ES |
| dc.source | Revista: Informatique, Revue des organisations suisses d'informatique, Periodo: 1, Volumen: online, Número: 1, Página inicial: 10, Página final: 13 | es_ES |
| dc.subject.other | Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) | es_ES |
| dc.title | Prévision de séries temporelles industrielles | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
| dc.rights.holder | | es_ES |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| dc.keywords | Réseaux de neurones, séries temporelles | es-ES |
| dc.keywords | | en-GB |
