Ingeniero Civil Eléctrico / El objetivo general del presente trabajo de título es diseñar e implementar un modelo matemático que permita realizar predicciones de la demanda de potencia eléctrica de Metro S.A. en tiempo real. El software obtenido permitirá predecir la demanda de potencia eléctrica en un instante de tiempo a futuro, y con esta información se podrá efectuar un control de demanda más eficiente del que se lleva a cabo hoy en día en Metro S.A. Metro de Santiago posee 5 líneas en operación hoy en día, las cuales transportan una cantidad considerable de pasajeros a lo largo del día. En horario punta en la tarde, entre las 18:00 y las 20:00 hrs se efectúa el control de demanda de potencia eléctrica, mediante observación del registrador de consumo con acciones manuales para controlarla. En este escenario, se ha desarrollado un software aplicado en Matlab, que entrena un conjunto de redes neuronales con la información de demanda de potencia eléctrica de Metro a lo largo de 1 año, información entregada por el sistema SCADA de Metro, y luego de la validación de cada red permite realizar predicciones de la demanda de potencia eléctrica con una certeza adecuada para los fines de control buscados. Los resultados obtenidos mediante el entrenamiento de las redes neuronales permiten concluir que las predicciones dependen directamente del tamaño del intervalo de tiempo que se quiere predecir. También se tuvo una dependencia de las predicciones respecto del sistema que se estudiaba. Así, mientras mayor fue la disgregación de las variables del sistema dinámico a estudiar, mejores fueron las predicciones de las redes. De esta forma, se separó el sistema dinámico de Metro S.A. en dos subsistemas, el SEAT (Subestación de alta tensión, L1, L2, L5) y el CDC-Vicente Valdés (Centro de Distribución de Carga, L4, L4A), debido a que poseen alimentación eléctrica y consumos distintos. Para cada sistema se entrenaron 24 redes neuronales, que predicen 5 minutos a futuro, para los 24 instantes de tiempo existentes cada 5 minutos entre las 18:05 y las 20:00 hrs. Como producto del estudio se entrega un software que utiliza las 48 redes neuronales entrenadas con la dinámica eléctrica de Metro S.A. y mediante la supervisión de las variables eléctricas que realiza el sistema SCADA de Metro permite realizar predicciones acertadas dentro del rango de horario de hora punta para cualquier día de semana del año actual. Se concluye que con la ayuda del software existirá la posibilidad de realizar un control de demanda de potencia eléctrica de Metro más eficiente, el cual permita automatizar el control de demanda en tiempo real de la variable potencia eléctrica de Metro S.A.

Ingeniero Civil Industrial / En los últimos años, la industria de las telecomunicaciones se ha ido desarrollando en un escenario muy competitivo, lo que ha llevado a las compañías a enfocarse en lograr una relación rentable y de largo plazo con sus clientes. El problema surge cuando se quiere decidir con qué clientes construir dicha relación, cuya solución se basa en el concepto de targeting, el cual tiene por objetivo identificar a los clientes sobre quienes se realizarán acciones para retener e incrementar su valor. En este caso se quiere estudiar, en términos de adopción y rentabilidad, el desempeño de un modelo que selecciona el conjunto de clientes a quienes, a través de una campaña telefónica, se les ofrece un producto de telefonía móvil. Las compañías han utilizado el enfoque de selección basándose en los atributos sociodemográficos y comerciales de sus clientes, sin considerar el efecto que podrían tener sobre las decisiones de éstos sus amigos, familiares o cercanos. Es por esto que se plantea un modelo de targeting que incorpore atributos sociales extraídos de la red de teléfonos móviles de ca- da cliente. Adicionalmente, se propone estudiar la influencia que podrían tener adopciones previas de sus amigos sobre la adopción propia del cliente en estudio. Los modelos de targeting social fueron construidos en base a diversas técnicas de clasificación y diferentes configuraciones del conjunto de entrenamiento, estructuras que son probadas a través de una serie de experimentos que permiten comparar los resultados y establecer cuál es el modelo con la mayor capacidad para resolver este problema. La calidad de dichos modelos se evalúa en dos etapas diferentes. En una primera instancia se comparan los resultados obtenidos con los entregados por el modelo base que no incorpora atributos sociales, comparación que se realiza a través del número de aciertos acumulados que logra cada modelo en los cortes del ranking de clientes. Por otro lado, en una segunda fase se busca identificar la técnica de clasificación utilizada que mejores resultados entrega y la configuración del conjunto de entrenamiento que resulta en la mejor capacidad de predicción de adopciones. El hecho de que la incorporación de los atributos sociales de los clientes no mejore por sí mismo el poder de predicción de los modelos de targeting, pero que sí lo haga la combinación de los resultados del modelo social con los del modelo base de comparación, resultó ser el mayor descubrimiento de este trabajo. Esto deriva en que para lograr modelos de selección efectivos es necesario combinar algunos de ellos que estén construidos en base a diferentes técnicas de clasificación, ya que éstas permiten identificar clientes de diversos perfiles, ele- vando la capacidad de predicción de los mismos. En este caso, la agregación de datos en el conjunto de entrenamiento y la combinación de aciertos de los modelos permiten incrementar en promedio en un 8 % el desempeño del modelo, alcanzando un nivel de aciertos de un 89 %.

El objetivo de esta tesis es otorgar a la unidad de negocio Escuela de Empresarios (U.N. ESE) de la institución educativa en estudio, una herramienta útil e importante que le permitirá poder planificar a largo plazo de cinco años como mínimo, la necesidad de recursos de infraestructura de las seis sedes que la conforman (Surco, Pueblo Libre, Ica, Chiclayo, Iquitos y Piura). / Tesis

De acuerdo a investigaciones realizadas por la FIFA (Federación Internacional de Fútbol Asociado), gracias al apoyo de los 207 miembros asociados con los que cuenta dicha entidad, en el 2006 existían 265 millones de futbolistas, entre hombres y mujeres, alrededor de todo el mundo . Ello significó un aumento del 10% de acuerdo al mismo estudio que se realizó en el año 2000. Además, el mismo informe declara que se incrementa tal cifra en 5 millones más, al incluirse a entrenadores y empleados de los clubes. Joseph S. Blatter, presidente de la FIFA, destaca que al incluirse a aficionados, la cifra asciende a más de mil millones de personas , lo que significa que más del 15% de la población mundial estaba activamente relacionada a esta actividad deportiva. Ello demuestra que este deporte es el más popular en todo el mundo. Es importante mencionar ello, porque se busca mantener a dicha población vinculada a este deporte a través de las apuestas deportivas. Las apuestas deportivas han adquirido gran protagonismo; ello puede entenderse a partir de las cifras que maneja el Comité Olímpico Internacional, que dan cuenta que tal actividad mueve alrededor de 350,000 millones de dólares anuales en todo el mundo, lo que demuestra el auge en la que se encuentra dicha actividad. Las apuestas deportivas, específicamente las vinculadas al fútbol, no han pasado desapercibidas en el Perú, por lo que la propuesta presentada está dirigida a los usuarios de los portales Betsson (https://www.betsson.com/start/pe/) e Intralot (http://www.intralot.com.pe/) principalmente, ya que ambas han logrado posicionarse en el ámbito local gracias al mercado potencial que disponen en el país. De esta manera, el propósito del proyecto profesional que se presenta es modelar, a fin de pronosticar, el resultado de un partido de fútbol de la liga española, la más popular del mundo, mediante la utilización de una red neuronal artificial teniendo en cuenta diversos factores de influencia, además de implementar un software que lleve a cabo las tareas necesarias para la obtención de las predicciones. Los datos utilizados provienen de diversas fuentes de información que corresponden a la realidad de los hechos, lo que permite tener resultados confiables. Se considera que los factores claves para el éxito de la propuesta presentada radican en ser la primera aplicación en el Perú que cuente con un sistema inteligente para realizar buenos pronósticos de la liga mencionada y, el uso de un algoritmo de aprendizaje que permitirá al sistema aprender y corregir sus propios errores. El modelo implementado fue aplicado y evaluado para diversas temporadas de la liga española, alcanzándose un nivel de acierto de al menos el 75% de los casos seleccionados, superando el índice de acierto de productos comerciales estudiados en el presente proyecto.

Se propone un framework utilizando un componente de pre-procesamiento y MARS para obtener una predicción de ventas de forma precisa y confiable reduciendo el tiempo y costos. Para ello lo primero que se realizo fue obtener las ventas mensuales de los productos “Resorte Toy Corolla” y “Resorte Toy Corolla Gasol” de una empresa llamada “Franco” dedicada a la venta de autopartes, luego se procesó esta información con un componente de pre-procesamiento en donde se detectó y elimino valores atípicos. Posteriormente se seleccionó las variables de predicción y la variable objetivo, por último se construyó los modelos de predicción y se calculó las medidas de error con la ayuda del software "Salford Predictive Modeler 8.0". Luego de realizar las pruebas se llegó a la conclusión que el framework propuesto se ajusta mejor a las necesidades de una pyme ya que se obtiene predicciones de ventas más precisas. Por otro lado no es necesario que el usuario sea un experto ni que tenga conocimientos muy avanzados con respecto a las técnicas o métodos de predicción, porque cuando usamos el software “Salford Predictive Modeler 8.0”, esta misma selecciona las variables de predicción más importantes y crea el modelo de predicción con sus respectivas funciones base además también se encarga del cálculo de las medidas de error. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Plantea la construcción de un modelo de predicción usando una técnica de minería de datos, el cual después de un estudio realizado se perfila como uno de las mejores técnicas de predicción, por encima de muchos. Como caso práctico, este modelo se aplica usando proyectos de software desarrollados en una entidad financiera, obteniendo unos resultados muy alentadores. / Tesis

Ingeniero Civil Industrial. Ingeniero Civil en Computación / Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), las Enfermedades Cardiovascula- res (ECV) son la principal causa de muerte en todo el mundo, aún cuando la mayoría de ellas pueden prevenirse actuando sobre ciertos factores de riesgo. Para su prevención son fundamentales la detección precoz y el tratamiento temprano, por medio de cambios en hábitos de consumo y estilo de vida o por medio de la administración de fármacos. Existen varias formas estándar de estimar el riesgo de enfermedad cardiovascular, sien- do el índice de Framingham la más reconocida. Aunque en general estos métodos dan bue- nos resultados, en muchos casos no son suficientemente precisos en su predicción, lo cual podría derivar en eventos cardiovasculares graves que podrían haberse evitado. Por otro lado, existen factores de riesgo que no se consideran y que podrían implicar una predicción más precisa. En particular, en pacientes con problemas de sueño, una forma de mejorar la predicción de ECV podría ser en base al nivel de saturación de oxígeno en la sangre durante el sueño, que puede ser medido a través un examen médico llamado oximetría nocturna. El objetivo de esta memoria es precisamente contribuir a la detección temprana de este tipo de enfermedades en este tipo de pacientes de forma mas confiable, por lo que se dise- ña un modelo preventivo en base a factores de riesgo tradicionales y además información recogida de una oximetría nocturna. El modelo se entrena y valida a través de una base de datos que contiene 5.804 oximetrías y el historial clínico de los pacientes en cuanto a las enfermedades cardiovasculares sufridas durante los 10 años posteriores a la oximetría. La versión final del modelo de predicción tiene un desempeño en términos de AUC de un 0,775 contra un 0,739 del índice de Framingham, por lo que efectivamente se da una mejora estadísticamente significativa. Sin embargo, el aporte de la oximetría nocturna al poder de predicción es mínimo y el alza se debe a otros factores, entre los que se cree estaría la especificidad del modelo en cuanto a su capacidad de realizar predicciones particular- mente precisas en pacientes con problemas de sueño . Se realiza además una evaluación económica y social para dar una idea aproximada del impacto que produciría la implantación del modelo en producción, resultando en un beneficio potencial para todo el país de entre 10 y 13 billones de pesos y 160.000 y 200.000 Disability-Adjusted Life-Years (DALYS) y en 10 años. Con el fin de facilitar la divulgación de los resultados, se desarrolla además un primer prototipo de un módulo de visualización del indicador de riesgo del modelo.

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Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 15/3/2021. / Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo nace de la necesidad de un canal de televisión nacional por apoyar los métodos de fijación de precios para los espacios de avisaje que actualmente usa, basados principalmente en el conocimiento de las personas que integran el área comercial, donde recientemente se están utilizando métodos estadísticos para la evaluación de escenarios de precios. El objetivo principal es estimar las elasticidades de la demanda de los espacios de avisaje y determinar cómo se relacionan con las características de los distintos programas, para finalmente generar reglas que apoyen la toma de decisiones del canal al momento de fijar los precios de sus espacios. La metodología está dividida en tres partes. En primer lugar se seleccionaron y limpiaron los datos necesarios para construir las para el desarrollo de los modelos, como las categorías de Bloques y Género Prime, más la variable Costo por Rating. Luego se estimaron tres modelos: lineal simple, con elasticidad por programa y jerárquico bayesiano, donde se escogió este último para el posterior análisis debido a su nivel de calibración y validación respecto al resto. Los resultados de este modelo muestran que en promedio la elasticidad de los programas es de -0.48. Al agrupar por bloques se determinó que Matinal, Noticias Tarde y Estelar resultaron ser los más inelásticos, con una elasticidad de -0.47 en promedio. Para el horario Prime, los géneros menos elásticos son Estelar y Reportaje una elasticidad de -0.43 para ambos, mientras que Película es el más elástico con -0.51. El modelo no se puede utilizar para realizar predicciones sobre la cantidad de segundos que serán comprados en el futuro debido a que, al aplicar una transformación exponencial a la predicción del logaritmo de segundos, la diferencia con lo observado aumenta notoriamente. A partir de los resultados obtenidos se recomienda utilizar las elasticidades como apoyo en la herramienta que el canal usa actualmente para evaluar escenarios, mientras que las elasticidades agrupadas según bloque y género permiten generar reglas de gestión que para la fijación de elasticidades de programas nuevos para la evaluación de escenarios según el nivel de optimismo e incertidumbre respecto a sus resultados.

Identifica el nivel de conocimientos y las prácticas con modelos matemáticos para conocer el comportamiento de la enfermedad de la fiebre del dengue, con el fin de realizar predicciones en una población, para establecer las estrategias de prevención o erradicación de esta enfermedad. Realiza simulaciones en MATLAB del comportamiento de la fiebre del dengue en tiempo determinado, mediante la aplicación del método de Runge Kutta. Considera los modelos matemáticos como una herramienta para la toma de decisiones en las instituciones de salud pública. / Trabajo de suficiencia profesional