Predicción De La Demanda De Producción Y Exportación De Café En Colombia Bajo Conceptos De Inteligencia Artificial

Autores/as

  • Fredy Alonso Fernández Gelvez Universitaria. Pamplona, Norte de Santander, Colombia.
  • MsC. Leonor Jaimes Cerveleón Universitaria. Pamplona, Norte de Santander, Colombia.

Palabras clave:

Demanda, exportación, predicción, producción, rendimiento, variables

Resumen

La inteligencia artificial está teniendo un impacto positivo en el mundo gracias a su capacidad para resolver problemas de la vida real. En este contexto, se está llevando a cabo un proyecto investigativo que propone el uso de técnicas de inteligencia artificial para predecir la demanda de producción y exportación de café colombiano. Para estimar una predicción futura a partir de datos históricos, se emplearán dos técnicas de aprendizaje automático: máquinas de soporte vectorial y la red neuronal recurrente (RNN) tipo Long Short Term Memory (LSTM), ambas aplicadas para predicciones con el método de regresión.

En este proyecto, se utilizarán los datos de 107 registros mensuales entre 2014 y 2022 para predecir la demanda de producción y exportación de café. Se identificaron 17 variables que afectan las exportaciones de café y 12 variables que afectan la producción. Estas variables se incluyen en un archivo CSV que contiene 107 registros. Durante el entrenamiento, el 70% de los datos se usará para que el modelo predictivo aprenda, mientras que el 30% restante se utilizará para visualizar el rendimiento del modelo predictivo.

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Citas

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Publicado

2023-12-18

Cómo citar

Fernández Gelvez , F. A., & Jaimes Cerveleón, M. L. (2023). Predicción De La Demanda De Producción Y Exportación De Café En Colombia Bajo Conceptos De Inteligencia Artificial. Mundo FESC, 13(S1). Recuperado a partir de https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/1499

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