RESUMEN ANALITICO
HIBRIDO ENTRE UNA RED NEURONAL Y UN MODELO ARIMA (*)
El presente artículo es el resultado de un año de investigación con el objeto de satisfacer la necesidad de Fasecolda, por presentar los precios comerciales de los vehículos, necesarios para que las compañías de Seguros en Colombia ajusten sus primas sobre los precios comerciales de los vehículos, que satisfagan al cliente y que generen un equilibrio económico en caso de siniestro.
Por las características del problema se diseñó una Red Neuronal, como modelo que solucionara la dificultad que se estaba presentando, educar su cerebro y comenzar a arrojar resultados, fue el éxito con el que se logró satisfacer esta necesidad, sin embargo se presentaron casos, en los que no había información para alimentar la Red y hubo que acudir a aplicar un modelo ARIMA sobre la información resultante y/o utilizar un índice de suavización para la estimación del precio de un modelo de un vehículo que existe en el mercado, pero no en las neuronas de alimentación de la Red, en estas condiciones se creó el Híbrido .
La Red neuronal consiste de cinco neuronas que se educan permanentemente (bases de datos de Colserauto (*), más de 10.000 clientes mensuales a nivel nacional), a estas se les asignó un peso igual inicialmente, utilizando las bases de datos de Colserauto, con la información pertinente origen del precio cliente y fuente, se encuentra la moda y/o mediana o precio más frecuente o deseado e igualmente se conoce el peso que tiene cada neurona, se aplica la función de transferencia obteniéndose la señal con información significativa y así mismo la diferencia observada entre el precio deseado y esta señal. Para el cálculo del peso sináptico, se multiplica esta diferencia, por la tasa de crecimiento geométrico esperado y el peso de activación inicial. El factor de suavización esperado se calcula sobre los pesos sinápticos. En caso de no existir un modelo de un vehículo se aplica este último factor y se suaviza la serie si no existe suficiente información en caso contrario se aplica un modelo ARIMA para su estimación. Si se trata de un vehículo importado de alta gama, se aplica un umbral (Ø) sobre la función de salida: Yt=S(t)+S(t)*Ø y se guardan las mismas condiciones, este umbral consiste en le cambio del dólar de un mes a otro.
* Híbrido entre una Red neuronal y un modelo ARIMA: Investigación financiada por Colserauto y Fasecolda, realizada entre Ene/2004 – Feb/2005
** Autor: Gerardo Ardila Duarte, Lc. Matemáatica, UPN. Esp. Análisis de datos USALLE. Esp. Docencia Universitaria U San Buenaventura, Estudios completos Mg. Estadística UNAL. Docente investigador FUKL, Docente UMNG, Docente ULIBRE, Estadístico Seguiros del Estado. Curso de Inteligencia Artificial convenio U Villas Cuba – FUKL.
PALABRAS CLAVE
Neurona Artificial (RNA): Es un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Consiste en simular las propiedades observadas en los sistemas neuronales biológicos a través de modelos matemáticos creados mediante mecanismos artificiales
Funcionamiento de la red neuronal: se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por una función de propagación o excitación, que por lo general consiste en la sumatoria de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión. Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, inhibitoria.
Híbrido: Se llama híbrido al animal o al vegetal procreado por dos individuos de distinta especie o raza. En este caso la Redes y los Modelo ARIMA, buscan un objetivo de estimación pero en diferentes vías.
Función de Transferencia: Es un modelo que facilita el estudio de una neurona. Las entradas a la red se presentan con un vector, que para el caso de una sola neurona contiene solo un elemento, w sigue representando los pesos y la salida neta del sumador n de la red; la salida total está determinada por la función de transferencia , la cual puede ser una función lineal o no lineal de n, y que es escogida dependiendo de las especificaciones del problema que la neurona tenga que resolver; aunque las RNA se inspiren en modelos biológicos no existe ninguna limitación para realizar modificaciones en las funciones de salida, así que se encontrarán modelos artificiales que nada tienen que ver con las características del sistema biológico.
Señal con información significativa: La relación señal/ruido (en inglés Signal to noise ratio SNR o S/N) se define como el margen que hay entre el nivel de referencia (información significativa) y el ruido de fondo de un determinado sistema.
Peso Sináptico: Es un peso determinado entre las conexiones de neuronas.
La media geométrica de una cantidad finita de números (digamos n números) es la raíz n– ésima del producto de todos los números.
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