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Título : Predicción de ingresos de causas penales mediante programación genética lineal
Autor : Garcete Rodríguez, Alberto David
Barán Cegla, Benjamin
Palabras clave : Programación genética
Programación genética lineal
Ingresos penales
Fecha de publicación : 2014
Editorial : Facultad Politécnica, Universidad Nacional del Este
Resumen : Este artículo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando una variación de la Programación Genética (GP): la Programación Genética Lineal (LGP). El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante siete años (2007 a 2013), provenientes de los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este. La verificación del método propuesto se llevó a cabo por comparación con modelos estadísticos, por lo que se ha estimado la misma serie de tiempo con estos modelos. La validación de los modelos fue realizada aplicando dos métricas; el error cuadrático medio y el error absoluto medio. El método LGP generó varios resultados debido a su capacidad de crear fórmulas matemáticas de manera aleatoria, de las mismas, tres resultados importantes fueron seleccionados para su comprobación. Dos resultados quedaron en primer y segundo lugar, mostrando mayor eficiencia respecto a los métodos estadísticos empleados. El tercer resultado seleccionado no obtuvo una buena predicción, pero sí un buen trazado en el gráfico, comparándolo con la serie de tiempo. En base a los resultados obtenidos, se concluye que los modelos generados por LGP son capaces de pronosticar con una buena precisión los ingresos penales, por encima de los métodos estadísticos empleados.
Descripción : Maestría en Informática y Computación
URI : http://servicios.fpune.edu.py:8080/jspui/handle/123456789/609
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