Caracterización Estadística y Optimización de Redes Neuronales Artificiales para Pronóstico de Series de Tiempo María Angélica Salazar Aguilar, Mauricio Cabrera-Ríos * División de Posgrado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, Nuevo Léon {angy@yalma.fime.uanl.mx , mauricio@yalma.fime.uanl.mx } * Autor Responsable, Teléfono: (81) 1052 3321 Resumen: Los pronósticos de series de tiempo constituyen un área activa para la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNAs). Aunque la selección de una RNA para tal aplicación se ha simplificado grandemente, la falta de un método establecido para asignar los parámetros de las RNAs de una manera adecuada sigue siendo un reto. En este trabajo se propone una metodología basada en técnicas estadísticas y optimización para la selección de parámetros de una RNA para el pronóstico de series de tiempo. La comprobación del procedimiento propuesto se realizó al utilizarlo en un problema real de pronóstico de demanda en telecomunicaciones. Palabras clave: Redes Neuronales Artificiales, Series de tiempo, Análisis y Diseño de Experimentos, Pronósticos. Abstract: Time series forecasting is an active area for the application of Artificial Neural Networks (ANNs). Although the selection of a ANN has been greatly simplified, it remains a challenge to adequately determine the ANN parameters. In this work a method based on statistical analysis and optimization techniques is proposed to select the ANNs parameters for application in time series forecasting. The results on the successful application of the method in a real demand forecasting problem for the telecommunications industry are also reported. . Keywords: Artificial Neural Networks, Time Series Forecasting, Design and Analysis of Experiments. 1. Introducción A lo largo de la historia, pronosticar el comportamiento de algún fenómeno ha tenido una gran importancia. Ésto se ve reflejado en la diversidad de aplicaciones desarrolladas en prácticamente todas las áreas del conocimiento. Cuando es posible obtener información cuantitativa acerca del comportamiento de la variable o fenómeno de interés a través del tiempo, es decir, cuando se dispone de una serie de tiempo, el pronóstico típicamente se realiza utilizando las técnicas establecidas de Análisis de Series de Tiempo. Un pronóstico es, por lo general, la base para la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operacionales en muchas organizaciones. Dada su importancia, no es sorprendente que se haya constituido en un área activa de investigación (Makridakis and Wheelwright, 1987; Zhang, 2004).