Modelo predictivo de producción de minerales de plata mediante redes neuronales artificiales

Autores/as

  • Scirley Maritza Nina Yucra Postgrado en Informática, Universidad Mayor de San Andrés

Palabras clave:

pronóstico, propagación inversa, redes neuronales

Resumen

Existe la necesidad de buscar métodos que permitan obtener pronósticos más precisos para la producción de minerales de plata. El artículo permite conocer, que en base a datos históricos de la producción de minerales de plata en Bolivia se desarrolló un modelo predictivo de producción de minerales de plata mediante redes neuronales artificiales para optimizar la producción de este mineral. El trabajo de investigación aplica la inteligencia artificial para el pronóstico de la producción de minerales de plata en nuestro país, los resultados posibilitaran difundir estrategias y políticas para la planificación de la producción del mineral de plata.

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Biografía del autor/a

Scirley Maritza Nina Yucra, Postgrado en Informática, Universidad Mayor de San Andrés

Ingeniera de Sistemas por la Universidad Técnica de Oruro. Diplomada en redes integradas en telecomunicaciones, Universidad del Valle (La Paz). Diplomada en Organización y administración pedagógica del aula en educación superior, CEPIES UMSA. Diplomada en medio ambiente, seguridad y salud ocupacional para la educación en el área industrial.
Fue docente facilitadora para el curso de Postgrado UMSA Diplomado en mantenimiento técnico–CD.MANTEC 2011; disertante 2do. Congreso Boliviano de Ingeniería de Mantenimiento “Análisis de Sistemas Informáticos Aplicados al Mantenimiento” (La Paz 2003); expositora en “Calidad Educativa” Dirección Municipal de Educación 2009; expositora en “Formación Pedagógica” DME 2010; expositora en el “Curso-Taller de Pedagogía” DME 2010. Es docente universitaria.
Email: scirleymaritzaninayucra@gmail.com.

Citas

Instituto Nacional de Estadística (INE).

Freeman, James y Skapura, David: “Redes Neuronales algoritmos, aplicaciones y técnicas de programación”, 1a edición, Addison-Wesley Iberoamericana, E.U.A

Rabunal, Juan y Dorado, Julian: “Artificial Neural Networks in Real-Life Applications”, 1a edición, Idea Group Publishing, E.U.A 2006.

Rojas, Raul: “Neural Networks. A Systematic Introduction”, 1a edición, Springer, E.U.A. 1996.

Guajarati, Damodar:” Econometría”, 1a edición Mc Graw-Hill, México 2004.

Shlens, Jonathon: “Time Series Prediction with Artificial Neural Networks”,1999

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Publicado

2021-11-30

Cómo citar

Nina Yucra, S. M. (2021). Modelo predictivo de producción de minerales de plata mediante redes neuronales artificiales. INF-FCPN-PGI Revista PGI, (8), 176–179. Recuperado a partir de https://ojs.umsa.bo/ojs/index.php/inf_fcpn_pgi/article/view/79

Número

Sección

Artículos