Publicación: PREDICCIÓN GEOGRÁFICA DE DELITOS CONTRA LA PROPIEDAD MEDIANTE REDES NEURONALES Y SARIMA
Fecha
2022
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
UNIVERSIDAD, CIENCIA Y TECNOLOGÍA
Resumen
LOGRAR ESTIMAR LA CANTIDAD DE DELITOS QUE SE COMETERÁN EN UNA DETERMINADA ZONA GEOGRÁFICA
ES DE IMPORTANTE PARA LA GESTIÓN DE RECURSOS DESTINADOS A LA PREVENCIÓN DE DELITOS. ESTA INVESTIGACIÓN DESARROLLA DOS MODELOS PREDICTIVOS DE SERIES DE TIEMPO PARA LA PREDICCIÓN GEOGRÁFICA DE DELITOS CONTRA LA PROPIEDAD EN DOS COMUNAS DE CHILE, TALCAHUANO Y HUALPÉN. LOS MODELOS INVESTIGADOS FUERON REDES NEURONALES Y SARIMA. AMBOS MODELOS FUERON ENTRENADOS Y PROBADOS CON INFORMACIÓN PROPORCIONADA POR LA FISCALÍA REGIONAL DEL BIOBÍO, CHILE. LA INFORMACIÓN CONTIENE LOS DELITOS CONTRA LA PROPIEDAD COMETIDOS EN AMBAS COMUNAS ENTRE LOS AÑOS 2009 Y 2019. LOS MODELOS FUERON COMPARADOS MEDIANTE LAS MEDIDAS DE ERROR DE PRONÓSTICO MAPE, MAD Y MSE. LA COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS NO EVIDENCIAN DIFERENCIAS ESTADÍSTICAMENTE SIGNIFICATIVAS ENTRE LOS RESULTADOS DE AMBOS MODELOS.
Descripción
Palabras clave
Series de Tiempo, Redes neuronales, Modelo predictivo, Metodología KDD, Análisis Criminal
