Predicción de ingresos de causas penales utilizando programación genética lineal

Este trabajo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando Programación Genética Lineal (Linear Genetic Programming - LGP). El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante siete años (2007 a 2013), en los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciuda...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Garcete Rodríguez, Alberto David, Barán, Benjamín
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
Modeling and prediction
Programación Genética Lineal (PGL)
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50049
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Este trabajo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando Programación Genética Lineal (Linear Genetic Programming - LGP). El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante siete años (2007 a 2013), en los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este - Paraguay. La verificación del método propuesto se hizo mediante la comparación del método LGP implementado con modelos estadísticos conocidos como la regresión lineal, promedio móvil, suavizado exponencial y suavizado exponencial con tendencia, prediciendo valores sobre una serie de tiempo, de forma a comparar los errores promedios de cada metodología de predicción. Se utilizaron dos métricas de error: (1) el error cuadrático medio y (2) el error absoluto medio. Resultados experimentales demuestran la superioridad del LGP implementado sobre los demás métodos estadísticos para la predicción de ingresos de causas penales.
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