Análisis comparativo del desempeño de modelos de series de tiempo tradicionales, redes neuronales artificiales y modelos híbridos para pronosticar los casos por infecciones respiratorias agudas (IRA) en la ciudad de Montería
En este trabajo investigativo, se ha llevado a cabo el modelado de los casos de IRA en la ciudad de Montería en el periodo 2012-2023 presentados por semana epidemiológica, mediante tres diferentes técnicas de pronóstico: Series de tiempo tradicionales, redes neuronales artificiales y modelos híbrido...
- Autores:
-
Moreno Santamaría, Iván Josué
Varilla Mendoza, Fernando Arturo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Córdoba
- Repositorio:
- Repositorio Institucional Unicórdoba
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/7960
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/7960
https://repositorio.unicordoba.edu.co/
- Palabra clave:
- Infección respiratoria aguda
Pronóstico
Modelo ARIMA
Modelo SARIMA
Red neuronal artificial
Modelo híbrido
Acute respiratory infection
forecast
ARIMA model
SARIMA model
artificial neural network
hybrid model
- Rights
- embargoedAccess
- License
- Copyright Universidad de Córdoba, 2023