AleaModel en un tipo de modelo de previsión exclusivo de AleaSoft, especialmente desarrollado para la previsión de energía, que supera a los métodos de previsión tradicionales.
AleaModel aprovecha los últimos avances en estadísticas e inteligencia artificial en el campo de la previsión. Es un enfoque de modelo híbrido que combina el poder de las Redes Neuronales Artificiales y la eficiencia del modelo tipo SARIMA de Box-Jenkins y la Regresión Múltiple. De esta manera, puede aprovechar los beneficios de cada método y superar sus limitaciones cuando se usan individualmente.
El resultado es una Red Neuronal Artificial con una estructura tipo SARIMA capaz de capturar la dinámica estacional y la evolución de la serie que mejora las limitaciones de las Redes Neuronales Artificiales clásicas utilizadas en previsiones de series temporales.
El uso de umbrales y transformaciones aritméticas en las variables permite la introducción de no linealidades en la regresión de variables múltiples, para determinar la influencia y la correlación entre ellas.
El uso de una Red Neuronal Artificial en AleaModel para ajustar dinámicamente los parámetros SARIMA y de Regresión le permite proporcionar un esquema adaptativo capaz de reaccionar inmediatamente a los cambios en la tendencia de la serie temporal y la influencia de las variables, cambios que usualmente se encuentran presente en los datos del mundo real, ofreciendo un modelo de previsión siempre actualizado sin la necesidad de entrenamiento manual periódico.
