Predicción de mortalidad a causa del Covid 19 en Perú utilizando redes neuronales artificiales

  • Mayta Avalos C
  • Valdivia Mamani J
  • Rosales Castilla F
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
22Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Con el desarrollo de la pandemia en Perú, la cantidad de fallecidos ha ido en aumento y lamentablemente no se han tomado las medidas adecuadas, esto por no tener una herramienta que nos permita saber la cantidad de fallecidos posibles en un tiempo determinado. El objetivo del presente artículo es proponer una herramienta capaz de predecir la cantidad de fallecidos por COVID-19 en función del tiempo. La metodología utilizada fue redes neuronales artificiales utilizando series temporales con información obtenida del Ministerio de Salud del estado peruano a través de su portal de datos abiertos. Los resultados alcanzados tuvieron un error cuadrático medio de 0.0037 y pérdida de 0.0480. Los resultados obtenidos a lo largo del artículo confirman la validez de esta herramienta y la efectividad en la predicción de la cantidad de fallecidos a causa del COVID 19.

Cite

CITATION STYLE

APA

Mayta Avalos, C., Valdivia Mamani, J. C., Rosales Castilla, F., & Gines Colana, M. (2021). Predicción de mortalidad a causa del Covid 19 en Perú utilizando redes neuronales artificiales. Innovación y Software, 2(2), 14–26. https://doi.org/10.48168/innosoft.s6.a43

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free