Vamos a plantear un problema en el que influye no sólo la entrada actual, sino las previas.
Problema: conociendo el historial de niveles de un río, predecir su evolución.
En este caso tenemos el nivel del río en el punto que nos interesa y en otro punto aguas arriba. Tenemos el problema añadido de que las fechas de medida son distintas, así que notarás que hay dos fragmentos distintos.
La dificultad está en que no sabemos cuánta historia previa hay que tener en cuenta. Si fuese solo los dos últimos, tendríamos un típico perceptrón con dos entradas. Pero en este caso, ¿cuántas entradas le ponemos? Supongamos que en la práctica admitimos que no pasarán de 5. Entonces podemos poner 5 entradas, pero si son menos, estamos introduciendo ruido en la red, y si son más, nos falta información.
Empezamos por plantearnos enfoques con perceptrones convencionales. Para perfilar la decisión anterior, tenemos que basarnos en un estudio de las variables implicadas. Para una parte de ese estudio se utiliza un paquete que es difícil de instalar directamente, hazlo a partir de este fichero (quítale la extensión .zip) con el comando pip install nolitsa-0.1-py3-none-any.whl
pero vamos a plantear como solución, redes recursivas, recurrentes o dinámicas, cuya respuesta depende de su historia previa.
Aquí tienes el programa que vamos a usar.Ahora pasamos ya a trabajar con él, siguiendo este guión