Redes neuronales artificiales para la mejora de la gestión del consumo de ancho de banda de internet en la Municipalidad Distrital de Belén – 2018

Descripción del Articulo

El presente proyecto de investigación de tesis busca responder la pregunta de investigación si la utilización de redes neuronales podría mejorar la gestión del consumo de ancho de banda de internet en la Municipalidad Distrital de Belén; que permita satisfacer las necesidades reales y la demanda pro...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Sangama Reyna, Edward Javier, Amaya Murayari, Segundo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Científica del Perú
Repositorio:UCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucp.edu.pe:20.500.14503/734
Enlace del recurso:http://repositorio.ucp.edu.pe/handle/20.500.14503/734
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales artificiales
Ancho de banda
Internet
Descripción
Sumario:El presente proyecto de investigación de tesis busca responder la pregunta de investigación si la utilización de redes neuronales podría mejorar la gestión del consumo de ancho de banda de internet en la Municipalidad Distrital de Belén; que permita satisfacer las necesidades reales y la demanda proyectada de los usuarios de las aplicaciones Web en un determinado periodo de tiempo; para lo cual se adoptó como escenario la evaluación del comportamiento de tres diferentes tipos de redes neuronales artificiales para predecir el consumo de ancho de banda de internet con un flujo de datos de tres meses, con un diseño neuronal de 35% para aprendizaje, 30% para Validación y 35% para prueba. La metodología de investigación se caracteriza ser de un nivel descriptivo y el tipo de la investigación es no experimental y el diseño general de la investigación fue transaccional correlacional porque se recolectará los datos en el mismo lugar y en un mismo momento. Los resultados obtenidos basados en el error cuadrático y el error medio porcentual indican que las redes neuronales artificiales tienen diferente comportamiento.
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