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PREDICCIÓN GEOGRÁFICA DE DELITOS CONTRA LA PROPIEDAD MEDIANTE REDES NEURONALES Y SARIMA

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dc.creatorDANILO ALBERTO GÓMEZ CORREA
dc.creatorFREDY HUMBERTO TRONCOSO ESPINOSA
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-01-10T15:29:11Z
dc.date.available2025-01-10T15:29:11Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractLOGRAR 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn2542-3401
dc.identifier.issn1316-4821
dc.identifier.urihttps://repositorio.ubiobio.cl/handle/123456789/12241
dc.languagespa
dc.publisherUNIVERSIDAD, CIENCIA Y TECNOLOGÍA
dc.rightsPUBLICADA
dc.subjectSeries de Tiempo
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectModelo predictivo
dc.subjectMetodología KDD
dc.subjectAnálisis Criminal
dc.titlePREDICCIÓN GEOGRÁFICA DE DELITOS CONTRA LA PROPIEDAD MEDIANTE REDES NEURONALES Y SARIMA
dc.typeARTÍCULO
dspace.entity.typePublication
ubb.EstadoPUBLICADA
ubb.Otra ReparticionDEPARTAMENTO DE ESTADISTICA
ubb.Otra ReparticionDEPARTAMENTO DE INGENIERIA INDUSTRIAL
ubb.SedeCONCEPCIÓN
ubb.SedeCONCEPCIÓN
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