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El proceso se repite sucesivamente hasta que sólo hay una entrada a la red. Las raíces cuadráticas medias del error al predecir los diversos subconjuntos de datos y sus respectivos valores del AIC, al igual que el número de neuronas ocultas de las redes resultantes de cada iteración, se tabulan en el cuadro 3. El proceso continúa hasta que sólo queda una variable de entrada. El orden de eliminación de las variables es el siguiente: T0,10, T20,30, T10,20, T, H10,20, H20,30, H0,10 y H. Posteriormente se elige aquella red con el número de entradas y de neuronas ocultas que haya proporcionado el menor valor del AIC al predecir el subconjunto D3. En el caso en estudio, la red seleccionada es la de la iteración 5, cuyas variables de entrada son el nivel de agua en el embalse y sus tres velocidades de periodos (0,10), (10,20) y (20,30) días. La arquitectura de la red está compuesta por tres neuronas ocultas, con un valor de las raíces cuadráticas medias del error al predecir los subconjuntos de datos D1, D2, D3 y D4 de 2.41, 2.65, 1.96 y 1.84 l/min, respectivamente. La figura 4 muestra la predicción realizada por la red frente a la lectura del aforador.