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dc.contributor.advisorRuiz Vivanco, Omar Alexanderes_ES
dc.contributor.authorSinche Salinas, Mayra Paulinaes_ES
dc.date.accessioned2018-12-20T14:30:26Z-
dc.date.available2018-12-20T14:30:26Z-
dc.date.issued2018es_ES
dc.identifier.citationSinche Salinas, Mayra Paulina. (2018). Desarrollo de un sistema inteligente para predecir la demanda de alquiler de bicicletas de una ciudad. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Sistema Informáticos y Computación ). UTPL, Loja.es_ES
dc.identifier.other1286410es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/23634-
dc.descriptionResumen:Los sistemas para compartir bicicletas continúan ganando popularidad en todo el mundo, ya que ofrecen beneficios para la sociedad y el medio ambiente. Desde el punto de vista del servicio de uso compartido de bicicletas, el número de alquiler es un indicador de rendimiento crítico para que los controladores evalúen la demanda, por lo tanto, un indicador clave en los sistemas económicos, sin embargo, la gestión de estos sistemas da lugar a muchos problemas. Este Trabajo de Fin de Titulación TT consiste en realizar un caso de estudio para predecir la demanda de alquiler de bicicletas sobre la base de datos de entrenamiento de la Competencia de Kaggle: Bike Sharing Demand de años anteriores; para la cual se utilizó la librería TensorFlow, que trabaja con Redes Neuronales, y el aprendizaje supervisado, esta red se entrena mediante el uso de registros de viajes históricos, los parámetros utilizados en la red neuronal están conformados por: 1 Capa Oculta, 2 Neuronas, y 10000 Épocas, obteniendo un nivel de error del 0.001, mejorando así la precisión de resultados.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectBase de datos.-es_ES
dc.subjectSistemas inteligentes.es_ES
dc.subjectIngeniero en sistemas informáticos y computación.-es_ES
dc.titleDesarrollo de un sistema inteligente para predecir la demanda de alquiler de bicicletas de una ciudades_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Appears in Collections:Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación



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