Predicción de ingresos de causas penales utilizando programación genética lineal

Autores
Garcete Rodríguez, Alberto David; Barán, Benjamín
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
XVI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Modeling and prediction
Programación Genética Lineal (PGL)
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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