Descripción metodológica de las series de tiempo con redes neuronales artificiales

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Neira Campos, Mike Alex
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3276
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3276
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Métodos estadísticos
Análisis de series cronológicas
Redes de neuronas
Análisis de redes
Técnicas de predicción
Evaluación
Perú
Análisis de series de tiempo
Redes neuronales artificiales
Pronósticos
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spelling 7c767ed9-c6a6-41d3-8ee1-4b6f5a1dddc5Neira Campos, Mike Alex2018-05-14T16:11:38Z2018-05-14T16:11:38Z2017E10.N4-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3276Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaEste trabajo monográfico gira en torno a las series de tiempo con Redes Neuronales Artificiales a fin de realizar pronósticos. Para este propósito, el presente trabajo se compone de 4 capítulos, donde el primer capítulo versa sobre las definiciones y conceptos principales del pronóstico de una serie temporal que otorga validez teórica a la investigación. En el segundo capítulo, el lector podrá encontrar la descripción de las Redes Neuronales Artificiales en la predicción de datos. El tercer capítulo, da cuenta de las implicaciones de una metodología del pronóstico de datos, utilizando las Redes Neuronales Artificiales. Finalmente, el capitulo 4, dilucida la aplicabilidad de las mencionadas Redes y se hace un paralelo con otros métodos de pronóstico con el objeto de resaltar sus diferencias y características. En conclusión, podemos decir que el lector podrá encontrar en este trabajo las etapas necesarias para llevar a cabo la elaboración de una red neuronal que pueda predecir valores futuros de una serie de tiempo.Trabajo de suficiencia profesionalapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMMétodos estadísticosAnálisis de series cronológicasRedes de neuronasAnálisis de redesTécnicas de predicciónEvaluaciónPerúAnálisis de series de tiempoRedes neuronales artificialesPronósticoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Descripción metodológica de las series de tiempo con redes neuronales artificialesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo Profesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionalValencia Chacón, Raphael FélixMaehara Oyata, Victor ManuelBullón Camarena, Luz JeanetTHUMBNAILneira-campos-mike-alex.pdf.jpgneira-campos-mike-alex.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3302https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2e12ad44-52e8-42f1-a103-5f56907e515f/download54de0a2f1037e27cb5f6ce3fa3396fefMD56E10-N4-T-resumen.pdf.jpgE10-N4-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3466https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/70266cd9-b399-4146-8b20-05ac7c77681b/download71589025ebf4b24c15c9ff19994d1732MD58ORIGINALneira-campos-mike-alex.pdfTexto completoapplication/pdf1665440https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/fba4af16-0545-408e-9caf-9876f026f8ea/downloadda0b8bd2ba33c51a41b83ef531bb30f1MD59E10-N4-T-resumen.pdfE10-N4-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf69986https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5457722e-5e57-4f64-841c-14c7635af224/download5b70ffbf97c74e27dc147dd5f131cf9dMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/bc0b2a3a-0486-4c02-9a99-c22b9f4f7342/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52TEXTneira-campos-mike-alex.pdf.txtneira-campos-mike-alex.pdf.txtExtracted texttext/plain58575https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/34af2c6d-87ff-4aa2-b9af-6ed01db6c485/download0c486610d3b8fb93faa669fa32d69aa6MD510E10-N4-T-resumen.pdf.txtE10-N4-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain2884https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/12a7a24c-6d19-44d1-92fb-4ef19b0843e9/download4e6f24ce15b33adca19c5ecd9e1cba12MD5720.500.12996/3276oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/32762025-06-04 15:40:59.646https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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