Examinando por Materia "Modelo neuronal borroso"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo neuronal borroso para evaluar el nivel de influencia de los infantes sobre las decisiones de compra de sus padres
    (Universidad EIA, 2018) Giraldo Cataño, Daniela; Soto Arbeláez, Mariana; Peña Palacio, Juan Alejandro; Universidad EIA
    Teniendo presente los cambios que ha sufrido el entorno y la estructura familiar, es posible evidenciar que el infante se ha convertido en un miembro clave al interior de la misma y, por consiguiente, está asumiendo un rol determinante en las decisiones relacionadas con el núcleo familiar. Este se está involucrando, directa o indirectamente, en las diferentes disyuntivas a las que se encuentra expuesta su familia, evidenciando ello la relevancia que adquiere el infante como objeto de estudio respecto al proceso de toma de decisiones de compra. Así, el objetivo del presente trabajo es evaluar la incidencia de los infantes sobre la decisión de compra de sus padres en los alimentos a través de un modelo neuronal borroso. En primera instancia, se identificaron, mediante revisión bibliográfica, las veintitrés variables que conformaron el modelo para, posteriormente, efectuar su respectiva caracterización, incluyendo ello su definición y el establecimiento de su respectiva escala de acuerdo con la influencia que ejercía en la variable de salida. A partir de la información obtenida se procedió a desarrollar un modelo neuronal borroso que a través de variables lingüísticas determinó el nivel de influencia que ejerce cada una de los conceptos en dicha dinámica. Este se constituyó de dos fases, la primera de ellas evaluó de manera independiente al infante, padre y producto, debiéndose señalar que estos dos últimos presentaron ciertas inconsistencias que se deben revisar en estudios posteriores. Y, finalmente, se debe rescatar que a la segunda etapa del modelo confluyen las variables de salida de la primera fase, evidenciando coherencia en su proceder respecto al cálculo del nivel o posibilidad de influencia. Asimismo, se consideró pertinente establecer un caso de estudio por modelo que vislumbró el comportamiento de cada uno de estos a lo largo de las iteraciones planteadas.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo neuronal borroso: su utilidad para el cálculo de la TIR en proyectos de inversión con tasas variables
    (Universidad EIA, 2018) Duque Ochoa, Marcela; Marín González, Juan Francisco; Peña Palacio, Juan Alejandro; Universidad EIA
    Ante la complejidad y la cantidad de variables que se pueden presentar en la evaluación financiera de un proyecto, es indispensable caracterizar cada una de dichas variables y entender cómo estas pueden afectar por su variación las diferentes herramientas de evaluación financiera, tales como el VPN o la TIR. Este trabajo de grado pretende desarrollar un modelo neuro-borroso que permita estimar el valor de la TIR y la probabilidad de ocurrencia del valor anteriormente estimado en proyectos de inversión considerando tasas variables. Para esto se diseñará un sistema de inferencia neuro-difuso (ANFIS) que permita caracterizar y agrupar las tasas variables propias de un proyecto de inversión en diferentes conjuntos según su pertenencia a estos, para así, en función de dichas tasas realizar el respectivo proceso de aprendizaje con el propósito de predecir la TIR asociada a dicha combinación de variables. Posteriormente, se modificará la red neuronal diseñada utilizando modelos Logit que permitan calcular la probabilidad de ocurrencia para el valor asociado a la TIR. Finalmente, el modelo propuesto permitirá diseñar un conjunto de reglas en función de las tasas del proyecto que permitan caracterizar la TIR, considerando la magnitud esperada y la probabilidad de ocurrencia asociada a dicho valor. De este modo se tendrá un modelo que permitirá a los interesados evaluar financieramente proyectos de inversión considerando el dinamismo de todos los diferentes elementos que pudiesen estar asociados a tales proyectos.