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Utilización de redes neuronales recurrentes en la predicción de tendencias del mercado de harina de soja

dc.contributor.advisorRiccillo, Marcela
dc.contributor.authorAlonso, Juan Ignacio
dc.date.accessioned2022-12-20T14:52:14Z
dc.date.available2022-12-20T14:52:14Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstract"La volatilidad de los precios internacionales de la Harina de Soja impacta de manera significativa la economía de distintas industrias, gobiernos y, finalmente, la población. Los modelos Auto Regresivos de Media Móvil (ARIMA) constituyen una de las herramientas de análisis de series de tiempo más utilizadas. Sin embargo, el advenimiento de nuevas tecnologías de análisis y procesamiento de datos difundieron nuevas técnicas aplicables al estudio de series de tiempo, siendo Las Redes Neuronales Recurrentes del tipo LSTM una de ellas. En el presente estudio se compara la performance relativa de modelos ARIMA y RNR LSTM en la predicción de tendencias de precios de Harina de Soja."es
dc.description.notesTrabajo Final Ciencia de Datos (especialización) - Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Buenos Aires, 2022es
dc.identifier.urihttps://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/4101
dc.language.isoeses
dc.subjectANALISIS DE DATOSes
dc.subjectREDES NEURONALESes
dc.subjectANALISIS DE SERIES DE TIEMPOes
dc.subjectPREDICCIONESes
dc.subjectPRECIOSes
dc.subjectHARINA DE SOJAes
dc.titleUtilización de redes neuronales recurrentes en la predicción de tendencias del mercado de harina de sojaes
dc.typeTrabajo final de especializaciónes
dspace.entity.typeTrabajo final de especializaciónes
itba.description.filiationFil: Alonso, Juan Ignacio. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.

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