Uso de redes neuronales artificiales para el pronóstico de demanda de uso de libros en la Biblioteca EPIS – UNAJMA 2018

• Autor: Huaraca Flores, Jose
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional José María Arguedas
• Repositorio: UNAJMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unajma.edu.pe:20.500.14168/538
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14168/538
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: red neuronal artificial; inteligencia artificial subsimbólica

El presente trabajo de Investigación tiene por objetivo simular predecir la demanda de uso de libros de la biblioteca especializada de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la UNAJMA, utilizando redes neuronales artificiales, la cual se encuentra dentro de la Inteligencia Artificial Subsimbólica. El diseño de la investigación es no experimental. Para la muestra se ha seleccionado mediciones de préstamos de libros mensuales (Und) agrupados por meses (enero 2015 – noviembre 2018) haciendo un total de cuarenta y siete meses. El desarrollo de la investigación comienza con la construcción del corazón matemático de las redes neuronales artificiales, luego se procede a la creación de propio código basándose en las fórmulas obtenidas y los pasos que componen el proceso de aprendizaje del perceptrón multicapa y el algoritmo Back Propagation. Los resultados de la investigación apoyan la utilización de las redes neuronales artificiales como técnica confiable en la predicción de series de tiempo. Resuelve este tipo de problemas de manera eficiente, encontrándose resultados satisfactorios, con el valor de test de validación y el valor del error cuadrático medio.