Impacto de la estandarización y escalado: factor para predicción de costos en proyectos a través de una red neuronal artificial

RESUMEN Este artículo presenta una comparación de los métodos de estandarización y escalado en la predicción de costos. Se utilizaron cuatro métodos de estandarización y escalado para el procesamiento previo de datos; después de eso, los datos se procesaron a través de la red neuronal artificial (RN...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rodríguez González,Joselyn, Ugalde Saborio,Edgar
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2021
Materias:	Estandarización escalado predicción de costos redes neuronales artificiales
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000200265
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spelling	oai:scielo:S0718-330520210002002652021-07-22Impacto de la estandarización y escalado: factor para predicción de costos en proyectos a través de una red neuronal artificialRodríguez González,JoselynUgalde Saborio,Edgar Estandarización escalado predicción de costos redes neuronales artificiales RESUMEN Este artículo presenta una comparación de los métodos de estandarización y escalado en la predicción de costos. Se utilizaron cuatro métodos de estandarización y escalado para el procesamiento previo de datos; después de eso, los datos se procesaron a través de la red neuronal artificial (RNA). El primer paso fue crear variables comunes en proyectos de información basados en las opiniones de algunos gerentes de proyecto. El segundo paso fue simular un conjunto de datos basado en la información proporcionada por la empresa colaboradora: CRConsulting. La tercera etapa fue procesar los datos con algoritmos de aprendizaje automático de acuerdo con los cuatro métodos propuestos, los algoritmos de aprendizaje automático fueron los mismos en los cuatro casos. Por último, los resultados de la comparación se presentaron mediante modelos de ajuste según el método aplicado. El proceso anterior permitió determinar que los métodos de escalado y rango, aportan un mejor ajuste para la predicción de los costos, además de poseer un error medio cuadrático y un error cuadrático inferior en comparación con los datos no escalados y con los datos que fueron procesados por otros algoritmos de estandarización.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.29 n.2 20212021-06-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052021000200265es10.4067/S0718-33052021000200265
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description	RESUMEN Este artículo presenta una comparación de los métodos de estandarización y escalado en la predicción de costos. Se utilizaron cuatro métodos de estandarización y escalado para el procesamiento previo de datos; después de eso, los datos se procesaron a través de la red neuronal artificial (RNA). El primer paso fue crear variables comunes en proyectos de información basados en las opiniones de algunos gerentes de proyecto. El segundo paso fue simular un conjunto de datos basado en la información proporcionada por la empresa colaboradora: CRConsulting. La tercera etapa fue procesar los datos con algoritmos de aprendizaje automático de acuerdo con los cuatro métodos propuestos, los algoritmos de aprendizaje automático fueron los mismos en los cuatro casos. Por último, los resultados de la comparación se presentaron mediante modelos de ajuste según el método aplicado. El proceso anterior permitió determinar que los métodos de escalado y rango, aportan un mejor ajuste para la predicción de los costos, además de poseer un error medio cuadrático y un error cuadrático inferior en comparación con los datos no escalados y con los datos que fueron procesados por otros algoritmos de estandarización.
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