Aplicación de redes neuronales para determinar el pronóstico de las ventas en la empresa Catering & Buffets MYS Ubicada en la Ciudad de Piura

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo principal determinar el pronóstico de las ventas de los servicios que ofrece Catering & Buffets MyS con el menor porcentaje de error al aplicar las redes neuronales. Esto se logró gracias a la metodología que planteó Kaastra y Boyd, donde se encuentra una serie de pasos para poder modelar desde cero la red neuronal para obtener el pronóstico. El tipo de red neuronal que se seleccionó fueron las redes neuronales multicapas, puesto que, poseen una capa oculta donde se realiza todo el procesamiento de los datos que la capa de entrada le suministra y cuyo resultado es enviada a la capa de salida. Se realizaron tres diferentes configuraciones de red neuronal para hallar el más mínimo error, siendo la tercera red neuronal planteada, la más adecuada por presentar el menor porcentaje de error (1%), con lo que se logró comprobar la hipótesis planteada. Como conclusión a esta investigación, se comprobó que las redes multicapas son las más adecuadas para realizar los pronósticos de las ventas, y que la herramienta de red neuronal son precisas para este tipo de aplicación.