Vegas Chiyón, SusanaJiménez Panta, Juan MiguelUniversidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Área Departamental de Ingeniería Industrial y de Sistemas.2014-04-022014-04-022014-042013-11Jiménez, J. (2013). Pronóstico de demanda de llamadas en los call center, utilizando redes neuronales artificiales. Tesis de pregrado en Ingeniería Industrial y de Sistemas. Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Piura, Perú.https://hdl.handle.net/11042/1745El presente trabajo de investigación pretende hallar el modelo de predicción más adecuado para el pronóstico de llamadas semanales del centro de atención telefónica de la empresa “ABC”. Para ello se realiza una descripción de los modelos tradicionales de pronóstico. Así mismo se da un panorama general de las redes neuronales artificiales destacando las diferentes topologías, los algoritmos de aprendizaje, sus aplicaciones y el por qué son útiles estas herramientas. Luego se define el problema a resolver especificando la serie temporal, se diseñan los modelos para la solución al problema de predicción, utilizando la metodología de descomposición de serie de tiempo, el método de ajuste exponencial de Winter, el método de Box-Jenkins (ARIMA), y la red neuronal en diferentes topologías. Finalmente se implementa la red neuronal utilizando como interface Microsoft Excel y como algoritmo de aprendizaje, el aplicativo «Solver». Se realizan análisis comparativos de los resultados de errores de estimación para la etapa de entrenamiento y validación de los distintos modelos diseñados como solución al problema.3,08 MBapplication/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessRedes neuronales (Computadores) -- Aplicación -- Perú -- Tesis inéditasCentros de atención telefónica -- Perú -- Tesis inéditas006.32info:eu-repo/semantics/bachelorThesisJuan Miguel Jiménez PantaCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú