Modelización y predicción de series temporales con SSpace

D. J. Pedregal Tercero, M. A. Villegas García, J. R. Trapero Arenas

SSpace es una librería para modelización de series temporales en Espacio de los Estados (EE). La librería incorpora los algoritmos recursivos más potentes en el momento; permite estimar modelos lineales, no lineales, gaussianos y no-gaussianos; se pueden implementar distintas parametrizaciones de forma inmediata; es posible establecer restricciones de cualquier tipo entre parámetros; etc. SSpace es especialmente útil tanto para la implementación de modelos estándar (como ARIMA, Alisado Exponencial, regresión lineal y no lineal, componentes no observables, etc.), como cualquiera de ellos u otros con características no estándar, como pueden ser parámetros cambiantes en el tiempo, heterocedasticidad, etc. La librería se suministra con un sistema completo de ayuda y documentación. Hasta el momento SSpace se ha explotado con éxito en diferentes aplicaciones, como en la logística del transporte, previsión de accidentes de tráfico, predicción energética, de la cadena de suministro, etc.

Palabras clave: Espacio de los Estados, filtro de Kalman, suavizado, predicción, series temporales, identificación

M08.5 Series Temporales I
6 de septiembre de 2016  15:20
Aula 21.06

C. Pérez López, C. González Vasco

B. Lafuente Rego, J. A. Vilar Fernández, P. D'Urso

J. R. Trapero Arenas, M. Villegas, C. Montañola Sales, D. J. Pedregal Tercero