dc.contributor.advisor | Quirumbay Yagual, Daniel Iván | |
dc.contributor.author | Ramírez Borbor, Abel Fabricio | |
dc.date.accessioned | 2024-05-20T22:17:56Z | |
dc.date.available | 2024-05-20T22:17:56Z | |
dc.date.issued | 2024-05-20 | |
dc.identifier.citation | Ramírez Borbor, Abel Fabricio (2024). Modelo predictivo del tráfico de internet: caso puntos digitales gratuitos zona 5. La Libertad. UPSE, Matriz. Instituto de Postgrado. 86p. | es |
dc.identifier.other | UPSE-MTI-2024-0004 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/11211 | |
dc.description.abstract | La investigación sobre el Modelo predictivo del tráfico de internet: caso puntos digitales gratuitos zona 5 se centra en el diseño y evaluación de modelos de redes neuronales para proponer un modelo predictivo utilizando técnicas de inteligencia artificial. A lo largo del estudio, se analizan diversas arquitecturas de redes neuronales en entornos dinámicos y cambiantes, explorando diferentes combinaciones de funciones de activación, con el propósito de determinar la configuración óptima que maximicen los resultados. Lo obtenido durante la investigación tienen importantes implicaciones para la optimización de recursos y la mejora de la calidad del servicio en los puntos digitales gratuitos. El modelo predictivo con mejores resultados predictivos cuenta con una arquitectura de activaciones exponential, hard sigmoid y mish convirtiéndose en una herramienta efectiva para anticipar y gestionar el tráfico de Internet, lo que puede ayudará a planificar de mejor forma el ancho de banda en cada uno de los puntos digitales. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2024. | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | REDES NEURONALES | es |
dc.subject | MODELOS PREDICTIVOS | es |
dc.subject | TRÁFICO DE INTERNET. | es |
dc.title | Modelo predictivo del tráfico de internet: caso puntos digitales gratuitos zona 5. | es |
dc.type | masterThesis | es |
dc.pages | 86 p. | es |
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