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dc.contributor.authorLópez Quisbert, Diego Esteban
dc.date.accessioned2011-11-10T16:36:17Z
dc.date.available2011-11-10T16:36:17Z
dc.date.issued2011-11-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/1491
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación es una introducción a los siguientes sujetos: En general a las Redes Neuronales Artificiales a su aplicación en la proyección de datos usando en concreto a la estructura de Red Backpropagation (retropropagación). El propósito fundamental de el presente trabajo es el de modelar y proyectar el crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) principalmente en actividades económicas como es el caso de coca en el espacio comprendido de 1986 al 2007 con datos obtenidos del Instituto Nacional de Estadística (INE), en este proceso de proyección utilizaremos la herramienta Backpropagation para hacer uso de su proyección con variables históricas así también del PIB en la actividad económica de la coca. Los resultados obtenidos con el modelo neuronal serán comparados con datos reales, con el sujeto de saber si el modelo propuesto es en definitiva, capaz de proyectar el crecimiento de Producto Interno Bruto.en_US
dc.language.isoesen_US
dc.subjectRedes Neuronales Artificialesen_US
dc.subjectRed Backpropagationen_US
dc.subjectProducto Interno Brutoen_US
dc.subjectInteligencia Artificialen_US
dc.titleProyección del Crecimiento del Producto Interno Bruto Mediante Redes Neuronalesen_US
dc.typeThesisen_US


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