APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA EL PRONÓSTICO DE PRECIOS DE CAFÉ
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v1i39.1403Palabras clave:
Backpropagation, perceptrón, redes neuronales artificiales, predicción de precioResumen
En este trabajo se aprovecha la capacidad para realizar pronósticos con modelos no lineales que poseen las redes neuronales artificiales (ANN), con información estructurada y modelos supervisados, empleándolas en la predicción de precios de café de tipo arábico. Sirviendo como apoyo a los pequeños y medianos empresarios cafeteros que cultivan este producto. Además, el modelo de pronóstico se encuentra establecido por el valor del cierre del dólar y del precio de café. También, se realiza el desarrollo teórico de los fundamentos básicos de las redes neuronales Backpropagation y ajuste de pesos, se realiza la caracterización y luego se realiza una simulación de ellas en el lenguaje de programación Python con las librerías de Numpy y Matploit. Los resultados evidencian la cantidad de aciertos que se consiguen a partir de este modelo y su desempeño en el aprendizaje en la reducción de errores
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