Pronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando redes neuronales recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradas

dc.contributor.advisorMásmela Caita, Luis Alejandro
dc.contributor.authorBuitrago López, Yeison Armando
dc.date.accessioned2022-11-22T16:58:59Z
dc.date.available2022-11-22T16:58:59Z
dc.date.created2022-07-01
dc.descriptionEl 6 de marzo del 2020, el primer caso de COVID-19 fue reportado en Colombia, este virus, declarado como una emergencia de salud pública de importancia internacional ha afectado diferentes sectores. Existe un auge en cuanto al número de estudios que buscan hacer pronósticos en diversos aspectos que tienen que ver con este virus. El presente trabajo muestra los aspectos teóricos de las redes neuronales recurrentes y se utilizan para crear una predicción de 60 días sobre los casos acumulados, fallecidos acumulados y recuperados acumulados disponibles desde el 6 de marzo del 2020 hasta el 6 de marzo del 2022. Redes neuronales con celdas GRU y LSTM junto con las clásicas RNN fueron utilizadas para hacer estos pronósticos.spa
dc.description.abstractOn march 6 of 2020, the first case of COVID-19 was reported in Colombia. This virus, declared a public health emergency of international importance, has affected different sectors. There is a boom in the number of studies that make forecasts in various aspects that have to do with this virus. The present work shows the theoretical aspects of recurrent neuronal networks and his use to create a 60-day forecast on cumulative cases, cumulative deaths and cumulative recovered, available from march 6 2020 to march 6 2022. Neural networks with GRU and LSTM cells along with the classic RNN were used to make these forecasts.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/30478
dc.language.isospaspa
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsOpenAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectRedes neuronales recurrentesspa
dc.subjectLSTMspa
dc.subjectGRUspa
dc.subjectUnidades recurrentes cerradasspa
dc.subjectGran memoria de corto plazospa
dc.subjectSeries de tiempospa
dc.subjectPronósticospa
dc.subject.keywordNeuronal networksspa
dc.subject.keywordRecurrent neuronal networksspa
dc.subject.keywordLong short-term memoryspa
dc.subject.keywordGated recurrent unitsspa
dc.subject.keywordLSTMspa
dc.subject.keywordGRUspa
dc.subject.keywordTime seriesspa
dc.subject.keywordForecastspa
dc.subject.lembMatemáticas - Tesis y Disertaciones Académicas ; Redes neurales (Informática); Optimización combinatoria ; COVID-19 ; Modelos estadísticos - Aspectos médicosspa
dc.titlePronóstico del COVID-19 en Colombia utilizando redes neuronales recurrentes con celdas de gran memoria de corto plazo y unidades recurrentes cerradasspa
dc.title.titleenglishForecasting of COVID-19 in Colombia using recurrent neural networks with long short-term memory and gated recurrent unit cellsspa
dc.typebachelorThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.degreeMonografíaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Cargando...
Miniatura
Nombre:
BuitragoLopezYeisonArmando2022.pdf
Tamaño:
392.25 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
No hay miniatura disponible
Nombre:
Licencia de uso y publicacion..pdf
Tamaño:
556.89 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
7 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:

Colecciones