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dc.contributor.advisorCisneros Sinencio, Luis Fortino-
dc.contributor.authorMartinez Neri, Gerardo de Jesus-
dc.creatorMartinez Neri, Gerardo de Jesus%1107152-
dc.date.accessioned2024-02-12T19:33:57Z-
dc.date.available2024-02-12T19:33:57Z-
dc.date.issued2023-05-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7068-
dc.descriptionDesde 2019, muchas personas en México han enfermado por coronavirus (COVID -19), que es causada por el virus del Síndrome Respiratorio Agudo Severo 2 (SARS-Cov2). Por ello, los protocolos sanitarios establecidos en todo el país para combatir la propagación del virus deben adaptarse en función de los constantes cambios de contagio. El objetivo fundamental de una previsión es reducir el rango de incertidumbre en el que se toman las decisiones que afectan al futuro y, por tanto, a todas las partes implicadas. La ayuda de estas previsiones en la determinación de nuevas medidas en la lucha contra el COVID se manifiesta. En este trabajo se presenta un modelo para el pronóstico a 10 días de los casos de infección de COVID -19 en México denominado Perceptrón Multicapa - Regresión de Vectores de Soporte con Suavizado Exponencial (MLP-SVRES). La regresión de vectores de apoyo y el perceptrón multicapa se utilizan como métodos de predicción. El suavizado exponencial se utiliza como método de mejora. El periodo de entrenamiento se define entre el 1 de agosto y el 31 de octubre de 2021. Los resultados muestran que la aplicación del método de suavizado exponencial reduce drásticamente el error que medimos con la métrica MAPE.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleMétodo SVR-ESAR Discreto para Covid-19”es_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGonzalez Barbosa, Juan Javier%202134-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Ciudad Maderoes_MX
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Ingeniería

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