Modelo de predicción de decesos basado en aprendizaje artificial supervisado

Descripción del Articulo

La presente investigación pretende cubrir una necesidad de predecir el comportamiento del número de decesos de un país que ha terminado la cuarentena por Covid-19. Para lograr esto se usó una red neuronal backpropagation como herramienta de predicción. Tomando una base de datos pública los datos de...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Huarote Zegarra, Raúl Eduardo, Vega Luján, Yens, Romero Valencia, Mónica Patricia, Castañeda Hilario, Aradiel, Flores Masías, Edward José, Larios Franco, Alfredo Cesar, Vargas Huaman, Jhonatan Isaac
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Privada del Norte
Repositorio:UPN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/32297
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11537/32297
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos
Red neuronal
COVID-19
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:La presente investigación pretende cubrir una necesidad de predecir el comportamiento del número de decesos de un país que ha terminado la cuarentena por Covid-19. Para lograr esto se usó una red neuronal backpropagation como herramienta de predicción. Tomando una base de datos pública los datos de decesos del país Dinamarca por Covid-19, siendo los datos acumulados en el rango de 16 de marzo del 2020 al 10 de mayo del 2020 las entrada para la red neuronal, logrando predecir para el 11 de mayo 2020 un acumulado de 209 decesos, implicando un pronóstico de 2 decesos de error según los que realmente han sido publicados de acumulado de 210 decesos. Este resultado representa 98.8% de efectividad.
Modelo de predicción de decesos basado en aprendizaje artificial supervisado
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