Modelo dinámico para la generación de pronóstico usando redes neurales artificiales (RNA)
Fuente:
Redalyc
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad de los Andes
2007
|
| Subjects: | |
| Online Access: | |
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| _version_ | 1876441946733412352 |
|---|---|
| author | Miguel Vera |
| author_facet | Miguel Vera |
| contents | Modelo dinámico para la generación de pronóstico usando redes neurales artificiales (RNA) Miguel Vera Juan Bustamante Administración y Contabilidad Red neural pronóstico modelo dinámico toma de decisiones Tradicionalmente se pronostica utilizando métodos convencionales (regresión lineal, ARIMA), con su particular enfoque en los errores inherentes a cada método. La complejidad del entorno que afrontan organizaciones, sugiere el abordaje de una metodología que genere mayor precisión al momento de hacer estimaciones. El uso de máquinas de aprendizaje, en particular, de redes neurales, ha venido proliferándose debido a la masificación del uso de la computadora personal y a la aparición de herramientas de desarrollo cada vez más versátiles. Ahora bien, todo proceso que sea susceptible de ser vectorizado, puede ser abordado con éxito mediante el empleo de máquinas de aprendizaje. La construcción de un modelo dinámico para pronosticar permite alternativas de solución con niveles de incertidumbre mejores de los que suministra las técnicas convencionales. El programa que se utiliza para implementar el modelo, tiene como ventaja que no requiere conocimiento en programación por parte de los usuarios. Por tanto, es bastante sencillo introducir a los participantes en el mundo del pronóstico no convencional, con el objeto de apoyar la toma de decisiones. 2007 artículo científico 1317-8822 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=465545877005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4655 Visión Gerencial application/pdf Universidad de los Andes Visión Gerencial (República Bolivariana de Venezuela) |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_465545877005 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad de los Andes |
| spellingShingle | Modelo dinámico para la generación de pronóstico usando redes neurales artificiales (RNA) Miguel Vera Administración y Contabilidad Red neural pronóstico modelo dinámico toma de decisiones Modelo dinámico para la generación de pronóstico usando redes neurales artificiales (RNA) Miguel Vera Juan Bustamante Administración y Contabilidad Red neural pronóstico modelo dinámico toma de decisiones Tradicionalmente se pronostica utilizando métodos convencionales (regresión lineal, ARIMA), con su particular enfoque en los errores inherentes a cada método. La complejidad del entorno que afrontan organizaciones, sugiere el abordaje de una metodología que genere mayor precisión al momento de hacer estimaciones. El uso de máquinas de aprendizaje, en particular, de redes neurales, ha venido proliferándose debido a la masificación del uso de la computadora personal y a la aparición de herramientas de desarrollo cada vez más versátiles. Ahora bien, todo proceso que sea susceptible de ser vectorizado, puede ser abordado con éxito mediante el empleo de máquinas de aprendizaje. La construcción de un modelo dinámico para pronosticar permite alternativas de solución con niveles de incertidumbre mejores de los que suministra las técnicas convencionales. El programa que se utiliza para implementar el modelo, tiene como ventaja que no requiere conocimiento en programación por parte de los usuarios. Por tanto, es bastante sencillo introducir a los participantes en el mundo del pronóstico no convencional, con el objeto de apoyar la toma de decisiones. 2007 artículo científico 1317-8822 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=465545877005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4655 Visión Gerencial application/pdf Universidad de los Andes Visión Gerencial (República Bolivariana de Venezuela) |
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| topic | Administración y Contabilidad Red neural pronóstico modelo dinámico toma de decisiones |
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