dc.contributorLondoño, Julio César
dc.creatorAragón Cardona, Daniel Esteban
dc.creatorOrtega Portilla, Víctor Hugo
dc.date.accessioned2023-02-17T16:16:38Z
dc.date.accessioned2023-09-07T19:18:02Z
dc.date.available2023-02-17T16:16:38Z
dc.date.available2023-09-07T19:18:02Z
dc.date.created2023-02-17T16:16:38Z
dc.date.issued2014
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10893/24135
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8743301
dc.description.abstractA lo largo del desarrollo del presente proyecto se argumenta como las redes neuronales han mostrado buenos resultados como sistemas de pronósticos para series temporales que presentan cambios en el comportamiento de la demanda o que son afectados por intervenciones externas que pueden o no ser conocidas. De esta forma, se presenta como una buena alternativa a utilizar para prever el comportamiento de la demanda de un producto que es susceptible a promociones. El presente trabajo de grado es únicamente en función de la promoción. El sistema de pronósticos que se plantea es una propuesta de modelo para predecir el comportamiento de la demanda de un producto de botiquín al momento de una promoción de ventas. Para esto se proceden a describir y analizar factores que influyen en el comportamiento de compra de los clientes para el producto que ha sido objeto de estudio, los cuales serán el insumo principal para el modelo de RNA que se propone como alternativa de solución a la situación planteada.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Valle
dc.publisherColombia
dc.publisherFACULTAD DE INGENIERÍA
dc.publisherINGENIERIA INDUSTRIAL
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleSistemas de pronósticos basado en redes neurales artificiales para predecir la demanda de productos farmacéuticos que son afectados por campañas promocionales
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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