1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Tamaulipas
4. Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
5. Tesis
6. Tesis de Maestría
7. Maestría en Ciencias de la Ingeniería

Título :	Método SVR-ESAR Discreto para Covid-19”
Autor :	Martinez Neri, Gerardo de Jesus
Fecha de publicación :	2023-05-01
Editorial :	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
Descripción :	Desde 2019, muchas personas en México han enfermado por coronavirus (COVID -19), que es causada por el virus del Síndrome Respiratorio Agudo Severo 2 (SARS-Cov2). Por ello, los protocolos sanitarios establecidos en todo el país para combatir la propagación del virus deben adaptarse en función de los constantes cambios de contagio. El objetivo fundamental de una previsión es reducir el rango de incertidumbre en el que se toman las decisiones que afectan al futuro y, por tanto, a todas las partes implicadas. La ayuda de estas previsiones en la determinación de nuevas medidas en la lucha contra el COVID se manifiesta. En este trabajo se presenta un modelo para el pronóstico a 10 días de los casos de infección de COVID -19 en México denominado Perceptrón Multicapa - Regresión de Vectores de Soporte con Suavizado Exponencial (MLP-SVRES). La regresión de vectores de apoyo y el perceptrón multicapa se utilizan como métodos de predicción. El suavizado exponencial se utiliza como método de mejora. El periodo de entrenamiento se define entre el 1 de agosto y el 31 de octubre de 2021. Los resultados muestran que la aplicación del método de suavizado exponencial reduce drásticamente el error que medimos con la métrica MAPE.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias de la Ingeniería

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