Examinando por Materia "Red Neuronal"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de un Sistema Domotico para un Apartamento Promedio Colombiano
    (Universidad EIA, 2017) Rojas Quintero, Cristian Javier; Alvarez Giraldo, Simon
    Se realiza el diseño e implementación de un sistema domótico que brinde control de iluminación, seguridad anti-robos y permita reducir el consumo energético de un apartamento promedio colombiano. Implementando una red neuronal se procede a simular los patrones de iluminación que el usuario establece durante un periodo de caracterización. Para el diseño de este sistema se utiliza la metodología de diseño de Ulrich-Eppinger. El sistema final diseñado es implementado en un apartamento convencional y los datos de consumo e iluminación son analizados para determinar la calidad del producto terminado.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo vectorial como apoyo a la compra y venta de acciones del mercado de la bolsa de valores de Colombia
    (Universidad EIA, 2015) Gómez Sánchez, Felipe; Vélez Penago, Juan Miguel; Peña Palacio, Juan Alejandro
    En este trabajo se presenta una solución de apoyo en la decisión de compra o venta para aquellas personas que tienen o administran inversiones en el mercado de renta variable de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), sin embargo se realizó un enfoque especial en la acción de una de las compañías más líquidas de este mercado, la de Ecopetrol. La solución consiste en un modelo basado en cuatro indicadores financieros, los cuales se seleccionaron gracias a una encuesta realizada a expertos. Los indicadores seleccionados fueron las bandas de Bollinger, el MACD (Convergencia/Divergencia del Promedio Móvil), el RSI (Índice de Fuerza relativa) y el oscilador estocástico. Dicho cuestionario fue útil no solo para encontrar la mejor combinación de indicadores, sino también para verificar la validez de un modelo que se basaría únicamente en un análisis técnico. A medida que se cierra la acción dentro de una cierta periodicidad preestablecida, el modelo toma el valor a través de la plataforma Bloomberg en tiempo real y calcula un pronóstico del próximo precio a través de una red neuronal además del valor de los cuatro indicadores, para posteriormente tomar una posición de venta, compra o neutra frente a la tendencia identificada por medio de los indicadores implementados. Adicionalmente se utilizaron dos tipos de redes neuronales; máquina de vector soporte y ART (Adaptative Resonance Theory) como apoyo y validación en la decisión final que sugiere el modelo. Se implementó un administrador de portafolio digital que funciona a través de una estrategia de negociación que es definida por un analista o el inversionista de acuerdo con el comportamiento de cada acción, sin embargo el modelo por defecto tiene implementada la estrategia usada para la acción de Ecopetrol. Esta sección simula la inversión de acuerdo con un monto inicial de capital y va calculando la rentabilidad en cada periodo de tiempo teniendo en cuenta los costos de comisión, la rentabilidad del dinero que se tiene en efectivo y unos niveles de stoploss. Los resultados obtenidos fueron validados a través de Matlab para analizar los niveles medios en los cuales el modelo aconsejó tener en cada posición de negociación. Se utilizaron las distribuciones de los precios en los cuales se habrían cerrado ventas y compras y se compararon con la distribución de todos los precios del activo. En la mayoría de los casos se obtuvo que la distribución con la menor media era la de compra, seguida por la media del precio que tuvo la acción y por último, el valor de la mayor media era el de la venta.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de un modelo de pronóstico de ventas para la empresa de confecciones Trucco´s Fashion
    (Universidad EIA, 2018) Aguilar Arias, Sara; López Manzano, Alejandro; Zabala de la Cuesta,Olga Lucía
    El exceso de inventario y reprocesos de un producto son una consecuencia de una mala planeación, por consiguiente, los modelos de pronósticos se están volviendo cada vez más importantes para las industrias, esto, con el fin de alinear la capacidad de producción con la demanda del cliente. Los problemas mencionados anteriormente pueden generar sobre costos y perdidas para cualquier industria. En este caso de estudio se seleccionaron las redes neuronales para crear el modelo de pronóstico, las cuales, son un método de pronóstico que se ajusta a los datos de entrada e intenta modelar y ajustarse al comportamiento y tendencia que tienen los datos. Adicionalmente, en este estudio se expone la importancia de tener un registro histórico de las ventas que se han hecho en el pasado, porque incluso con el modelo más complejo o flexible, se necesitara de una gran cantidad de información para tener un resultado confiable.