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Aplicación con Weka Predicciones Meteorológicas

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Aplicación con Weka Predicciones Meteorológicas

  1. 1. APLICACIÓN ALGORITMO BACKPROPAGATION Diana Lucía Poma Lima
  2. 2.  Predicción con 2,4,2 (validación de cruce 3)  Predicción con 2,4,2 (validación de cruce 10)  Predicción con 2,3,2  Predicción con 2,2,2  Predicción con 2,1,2  Predicción con 2,0,2  Predicción con 3,0,3  Resumen de los Resultados
  3. 3. N Capas Error Cuadrático Error Relativo RNA (2,4,2) 1,9437 58.5497 % RNA (2,3,2) 2,7608 92,2629 % RNA (2,2,2) 2,6967 88,5546 % RNA (2,1,2) 1,7978 56,275 % RNA (2,0,2) 1.5621 50,7797 % RNA (3,0,3) 1,4323 45,8524 % RNA (3,1,3) 1,8794 58,3769 %
  4. 4.  Los resultados obtenidos de la tabla anterior se puede observar que el error cuadrático medio y el error absoluto relativo con menores porcentaje de error son en las redes neuronales (3,0,3) y (2,0,2), esto se debe a la reducción de las neuronas de la capa oculta.  Además se realizo un segundo análisis en una herramienta diferente a Weka, llamada Neural Tools con una red neuronal de (2,0,2) los resultados que se obtuvieron son mayores a los que arrojo la herramienta Weka.
  5. 5. N Capas Herramienta Error Relativo RNA (2,0,2) Neural Tools 67.76 % RNA (2,0,2) Weka 50,77 % Como conclusión se puede decir que el error absoluto relativo de la herramienta Neural Tools es mayor que en Weka, obteniendo mejores resultados de predicción y un menor porcentaje de error con Weka.

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