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dc.contributor.advisorQuinteros Navarro, Dino Michael
dc.contributor.authorPorras Cuadros, Deisy Yoana
dc.date.accessioned2024-10-01T13:23:48Z
dc.date.available2024-10-01T13:23:48Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/150041
dc.description.abstractLa investigación aporta al objetivo 9 del desarrollo sostenible (ODS) porque está orientado en fortalecer la innovación en las capacidades tecnológicas. En ese sentido se aplicó machine learning para predecir la demanda del limón en el mercado mayorista de Lima y se determinó el desempeño de los modelos con las métricas RMSE y MSE. El tipo de investigación fue aplicada, con un diseño preexperimental y tuvo un enfoque cuantitativo, la población de estudio estuvo conformado por 1247 registros correspondientes a los ingresos diarios del limón al mercado mayorista de Lima, obtenidos de la página del MIDAGRI. Para el desarrollo se empleó el marco de trabajo Knowledge Discovery in Databases (KDD). Se desarrolló modelos predictivos con LSTM y Prophet, dado que se obtuvieron resultados MSE de 0.0169 y 149.31 respectivamente, se concluye que dichos modelos son idóneos para pronosticar la demanda del limón.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectPrevisiónes_PE
dc.subjectSeries temporaleses_PE
dc.titleMachine Learning para predecir la demanda del limón en el Mercado Mayorista de Limaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniera de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni41567782
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8174-8771es_PE
renati.author.dni75962544
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorSuárez Paucar, Carlos Enrique
renati.jurorGamboa Cruzado, Javier Arturo
renati.jurorQuinteros Navarro, Dino Michael
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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