Título : |
Redes Neurales Artificiales para el Pronóstico del Número de Visitantes Extranjeros a la Reserva Nacional del Titicaca - Puno - 2014 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Eulios Mamani Barrios, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2015 |
Número de páginas: |
97 p. |
Il.: |
gráfs.; ils.; tbls. |
Dimensiones: |
30 cm. |
Material de acompañamiento: |
01 CD-ROM |
Nota general: |
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
Un elemento fundamental para las entidades ligadas al sector turismo de la ciudad de Puno, es saber a corto plazo el comportamiento del número de visitantes extranjeros a la Reserva Nacional del Titicaca, para facilitar la toma de decisiones, con el fin de planificar y optimizar el uso de recursos. Con el objetivo de obtener pronósticos precisos sobre el comportamiento del número de visitantes extranjeros mediante un modelo de Redes Neuronales Artificiales, se utilizó los procedimientos de Kaastra y Boyd (1996). La arquitectura de tipo Perceptrón Multicapa del modelo seleccionado tuvo como entradas siete valores retrasados de la serie(yt-1, yt-2, yt-3, yt-4, yt-12, yt-13 y yt-24), en la capa de entrada y cuatro neuronas (nodos) en la capa oculta; los cuales fueron elegidos por ensayo y error, con un MAPE de 7.23% en la muestra de validación. Finalmente se obtuvieron los pronósticos posteriores al mes de Junio de 2015, siguiendo un comportamiento estable respecto la muestra de validación de la serie. Los datos fueron analizados utilizando el lenguaje de programación R. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=92346 |
Redes Neurales Artificiales para el Pronóstico del Número de Visitantes Extranjeros a la Reserva Nacional del Titicaca - Puno - 2014 [texto impreso] / Eulios Mamani Barrios, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2015 . - 97 p. : gráfs.; ils.; tbls. ; 30 cm. + 01 CD-ROM. Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
Un elemento fundamental para las entidades ligadas al sector turismo de la ciudad de Puno, es saber a corto plazo el comportamiento del número de visitantes extranjeros a la Reserva Nacional del Titicaca, para facilitar la toma de decisiones, con el fin de planificar y optimizar el uso de recursos. Con el objetivo de obtener pronósticos precisos sobre el comportamiento del número de visitantes extranjeros mediante un modelo de Redes Neuronales Artificiales, se utilizó los procedimientos de Kaastra y Boyd (1996). La arquitectura de tipo Perceptrón Multicapa del modelo seleccionado tuvo como entradas siete valores retrasados de la serie(yt-1, yt-2, yt-3, yt-4, yt-12, yt-13 y yt-24), en la capa de entrada y cuatro neuronas (nodos) en la capa oculta; los cuales fueron elegidos por ensayo y error, con un MAPE de 7.23% en la muestra de validación. Finalmente se obtuvieron los pronósticos posteriores al mes de Junio de 2015, siguiendo un comportamiento estable respecto la muestra de validación de la serie. Los datos fueron analizados utilizando el lenguaje de programación R. |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=92346 |
Redes Neurales Artificiales para el Pronóstico del Número de Visitantes Extranjeros a la Reserva Nacional del Titicaca - Puno - 2014
Un elemento fundamental para las entidades ligadas al sector turismo de la ciudad de Puno, es saber a corto plazo el comportamiento del número de visitantes extranjeros a la Reserva Nacional del Titicaca, para facilitar la toma de decisiones, con el fin de planificar y optimizar el uso de recursos. Con el objetivo de obtener pronósticos precisos sobre el comportamiento del número de visitantes extranjeros mediante un modelo de Redes Neuronales Artificiales, se utilizó los procedimientos de Kaastra y Boyd (1996). La arquitectura de tipo Perceptrón Multicapa del modelo seleccionado tuvo como entradas siete valores retrasados de la serie(yt-1, yt-2, yt-3, yt-4, yt-12, yt-13 y yt-24), en la capa de entrada y cuatro neuronas (nodos) en la capa oculta; los cuales fueron elegidos por ensayo y error, con un MAPE de 7.23% en la muestra de validación. Finalmente se obtuvieron los pronósticos posteriores al mes de Junio de 2015, siguiendo un comportamiento estable respecto la muestra de validación de la serie. Los datos fueron analizados utilizando el lenguaje de programación R.
Mamani Barrios, Eulios -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2015
Para Optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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