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dc.contributor.advisorLópez-Valverde, Francisco 
dc.contributor.authorMesa Pérez, Francisco
dc.contributor.otherLenguajes y Ciencias de la Computaciónen_US
dc.date.accessioned2018-03-22T11:20:47Z
dc.date.available2018-03-22T11:20:47Z
dc.date.created2017-07
dc.date.issued2018-03-22
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/15468
dc.description.abstractEn este trabajo de fin de grado se ha presentado un estudio sobre los modelos predictivos ARIMA, MLP y LSTM, donde se ha realizado una comparativa entre todos estos con la finalidad de tomar el más adecuado como modelo de predicción. Además, se ha realizado el tratamiento de las series temporales para conseguir resultados óptimos para nuestro problema, la predicción del número de pasajeros que vendrán a Málaga en un futuro para la toma de decisiones de los diversos negocios, en nuestro caso se tomaron como referencia la base de datos de los vuelos "Amadeus" y es sobre esta base de datos sobre la cual se ha realizado todos los estudios. Sin embargo, los modelos son construidos de tal manera que pueden ser probados con cualquier otra base de datos, siempre y cuando estemos hablando de series temporales con estacionalidad de 12 meses, ya que todos los tratamientos realizados en los modelos giran en torno a esto.en_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectEmpresas turísticas - Informáticaen_US
dc.subjectInformática - Trabajos Fin de Gradoen_US
dc.subjectGrado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Gradoen_US
dc.subject.otherARIMAen_US
dc.subject.otherLSTMen_US
dc.subject.otherMLPen_US
dc.subject.otherPredicciónen_US
dc.subject.otherSeries temporalesen_US
dc.subject.otherRedes neuronalesen_US
dc.titleAnálisis de información predictivo en el sector turísticoen_US
dc.title.alternativePredictive analysis of information in the tourism sectoren_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.centroE.T.S.I. Informáticaen_US
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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