Caracterización y predicción de series de tiempo

En esta antología presento los principales artículos que publiqué en un periodo de dos años, de 1998 a 2000, en memorias de diferentes congresos nacionales e internacionales, en temas de física y computación principalmente. A lo largo de los artículos se verá la preocupación por caracterizar diferentes series de tiempo y por tratar de predecirlas con diferentes técnicas neurocomputacionales. Las series de tiempo no-lineales tienen diferente grado de complejidad así que es un gran paso caracterizar primero las series para saber, cuáles en principio, son predecibles con un menor grado de error y cuáles tendrán un mayor grado de error o cuáles serán imposibles de predecir. Para robustecer la caracterización de una serie de tiempo en particular es necesario obtener todas las técnicas que ayuden a determinar si la serie es constante, periódica, cuasiperiódica, caótica o aleatoria, para así poder utilizar la mejor técnica de predicción que se adapte al tipo de serie caracterizada, para lograr así una predicción con el menor grado de error posible.