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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorFernández Romero, Marina Elizabeth-
dc.contributor.authorAlmeida Delgado, Carlos Domingo-
dc.date.accessioned2025-02-24T18:36:35Z-
dc.date.available2025-02-24T18:36:35Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1262-
dc.description.abstractEl presente trabajo de tesis se diseñó como un estudio longitudinal no experimental de tipo serie de tiempo, con el propósito de evaluar la capacidad predictiva del perceptrón multicapa de una red neuronal artificial aplicado al análisis turístico en el departamento de Alto Paraná. La arquitectura de la red neuronal incluyó 4 variables de entrada rezagadas temporalmente y una variable de salida. Se implementó un modelo de multicapa con retro propagación, utilizando la función de activación logística, con dos capas ocultas configuradas con 15 y 10 neuronas respectivamente. El entrenamiento del algoritmo se realizó utilizando el 50% de los datos para la serie temporal y el restante 50% para la validación del modelo.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherFacultad Politécnica, Universidad Nacional del Estees_ES
dc.subjectPerceptrón Multicapaes_ES
dc.subjectRed Neuronal Artificiales_ES
dc.subjectSerie de Tiempoes_ES
dc.titleAplicación de RNA para predicción de turismo receptivo de los países sudamericanos en Alto Paraná.es_ES
dc.typeThesises_ES
Aparece en las colecciones: 2021-2024

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