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Descripción metodológica de las series de tiempo con redes neuronales artificiales
dc.contributor.author | Neira Campos, Mike Alex | |
dc.date.accessioned | 2018-05-14T16:11:38Z | |
dc.date.available | 2018-05-14T16:11:38Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | E10.N4-T BAN UNALM | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12996/3276 | |
dc.description | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática | es_PE |
dc.description.abstract | Este 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. | es_PE |
dc.description.uri | Trabajo de suficiencia profesional | es_PE |
dc.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.source | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.source | Repositorio institucional - UNALM | es_PE |
dc.subject | Métodos estadísticos | es_PE |
dc.subject | Análisis de series cronológicas | es_PE |
dc.subject | Redes de neuronas | es_PE |
dc.subject | Análisis de redes | es_PE |
dc.subject | Técnicas de predicción | es_PE |
dc.subject | Evaluación | es_PE |
dc.subject | Perú | es_PE |
dc.subject | Análisis de series de tiempo | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | es_PE |
dc.subject | Pronósticos | es_PE |
dc.title | Descripción metodológica de las series de tiempo con redes neuronales artificiales | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
thesis.degree.discipline | Estadística e Informática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Estadístico e Informático | es_PE |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00 | es_PE |
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