Predicción del volumen de ventas de una distribuidora de bebidas gasificadas y no gasificadas en la ciudad de Chimbote utilizado redes neuronales artificiales

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dc.contributor.advisorVásquez Villalobos, Víctor Javier
dc.contributor.advisorSiche Jara, Raúl Benito
dc.contributor.authorZamudio Villanueva, Julio Cesar
dc.date.accessioned2018-03-24T13:08:29Z
dc.date.available2018-03-24T13:08:29Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionThe sales volume of a beverage distributor was predicted by Artificial Neural Network (RNA) in the face of the problem of over-storage in high-demand seasons. The prediction was performed for four most representative drinks of the brand: RNA-A, B, C and D with training algorithms Backpropagation (BP) and weight adjustment Levenberg-Marquadt (LM), topology: 4 inputs, population variation and time), an output (sales prediction), input transfer function the hyperbolic sigmoidal tangent (tansig) and the linear output transfer function (purelin) in 1 hidden layer, moment coefficient 0.1, target of error 0.1, learning rate 0.001. For each drink we worked with 150 neurons, choosing only 3 with the lowest mean square error "mse". RNA-A with 37 neurons, 400 training stages, mse = 0.258 and R = 0.97565 showed an absolute error rate = 9.5395. RNA-B with 90 neurons, 150 training stages, mse = 5.33 and R = 0.97789 showed an absolute error rate = 10.4934. The RNA-C with 127 neurons, 70 training stages, mse = 15,4 and R = 0,90068 showed an absolute error rate = 12,75298. The RNA-D with 160 neurons, 69 training stages, mse = 2.21 and R = 0.95528 showed an absolute error rate = 8.42046.es_PE
dc.description.abstractSe predijo por Redes Neuronales Artificiales (RNA) el volumen de ventas de una distribuidora de bebidas ante la problemática de sobre almacenamiento en temporadas de alta demanda. La predicción de realizó para cuatro bebidas más representativas de la marca: RNA-A, B, C y D con algoritmos de entrenamiento Backpropagation (BP) y ajuste de pesos Levenberg-Marquadt (LM), topología: 4 entradas (temperatura ambiental, precio, variación poblacional y tiempo), una salida (predicción de ventas), función de transferencia de entrada la tangente sigmoidal hiperbólica (tansig) y la función de transferencia de salida lineal (purelin) en 1 capa oculta, coeficiente de momento 0.1, meta de error 0.1, tasa de aprendizaje 0.001. Para cada bebida se trabajó con 150 neuronas, escogiendo solo 3 con el menor error cuadrático medio “mse”. La RNA-A con 37 neuronas, 400 etapas de entrenamiento, mse=0.258 y R= 0,97565 mostró un % de error absoluto= 9,5395. La RNA-B con 90 neuronas, 150 etapas de entrenamiento, mse= 5,33 y R=0,97789 mostró un % de error absoluto= 10,4934. La RNA-C con 127 neuronas, 70 etapas de entrenamiento, mse= 15,4 y R=0,90068 mostró un % de error absoluto=12,75298. La RNA-D con 160 neuronas, 69 etapas de entrenamiento, mse=2,21 y R= 0,95528 mostró un % de error absoluto= 8,42046.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/10099
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.relation.ispartofseriesTAGI;621
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectBebidas gasificadas, Bebidas no gasificadas, Volumen de ventas, Redes Neuronales Artificiales (RNA)es_PE
dc.titlePredicción del volumen de ventas de una distribuidora de bebidas gasificadas y no gasificadas en la ciudad de Chimbote utilizado redes neuronales artificialeses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Agroindustriales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo. Facultad de Ciencias Agropecuariases_PE
thesis.degree.levelTitulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Agroindustriales_PE
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Tesis de Ingeniería Agroindustrial