Redes Neuronales

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REDES NEURONALES
David Alejandro Celis G 808009 Docente: Juan Bernardo ˜ T EOR´A DE S E NALES I Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales

Resumen—En el siguiente ensayo mostraremosla eficiencia de las redes neuronales o por lo menos la precision de los modelos artificiales de redes neuronales en el momento de predecir la demanda de repuestos en la industria. PalabrasClaves—Demanda irregular, Piezas de recambio, Previsi´ n,Redes Neuronales o

II.

M ETODOS UTILIZADOS

II-A. red de regresion generalizada neural ´ Las redes neuronales de regresi´ n generalizada o genoeralized regression neuronal network (GRNN) son utilizadas a menudo como funci´ n de aproximaci´ n. Ete o o metodos consta de cuatro capas: 1. La capa de entrada (la demanda final del objetivo inmediatamenteanterior al periodo)retardo 1 2. La capa de patron (el numero de periodos consecutivos sin transacciones inmediatamente anterior a la demanda del objetivo) 3. La capa de suma (el numero de periodosque separan las dos ultimas transacciones de la demanda a partir del final del objetivo inmediato anterior del periodo) 4. La capa de salida (la media de la demanda del periodo inmediatamente anterior alos periodos de destino)

I.

´ I NTRODUCCI ON

En el estudio de redes neuronales recurrentes y la red de regresion generalizada neural se ha utilizado para la prevision de demandas irregualresrepuestos. los patrones de demanda de repuestos son muy comunines, sobre todo en organizaciones que demandan muchos repuestos. la demanda irregular se ha observado en el proceso industrual, en laindustria automotriz, en aviones en piezas de mantenimiento, en sistemas de comunicaciones, compresores de gran tama˜ a y n maquinas textiles. En primer lugar, la demanda de repuestos tiene muchosaltibajos por naturaleza, maneja muchoa intermitencia en su pedido, la demanda intermintete es una demanda aleatoria con gran proporcion de los valores cero. En este caso la prevision de la demanda es...