Análisis de series temporales de datos de telecomunicaciones utilizando redes neuronales

Este artículo muestra un modelo de redes neuronales artificiales (RNA) del acceso al servicio móvil avanzado (SMA) de la telefonía móvil del Ecuador para predecir la demanda de líneas activas por tecnología de la telefonía móvil de los datos obtenidos por la Agencia de Regulación y Control de las Telecomunicaciones (ARCOTEL) en el período diciembre del 2008 a agosto del 2020, modelo que permite técnicamente una mejor gestión de los medios de comunicación social que usan las frecuencias del espectro radioeléctrico como son las operadoras CONECEL S.A., OTECEL S.A. y CNT EP. La metodología utilizada se basa en el análisis de las series temporales mediante procesos de redes neuronales multicapa del paquete estadístico SPSS, para ello se ha utilizado un 70% de los datos como entrenamiento de la red neuronal y el 30% restante como datos de prueba de la red ya entrenada y posteriormente hacer las predicciones de la aplicación del modelo RNA. Lo que permite a los operadores conocer la demanda y tomar las mejores decisiones para el manejo de nueva tecnología en este campo de las telecomunicaciones.

• Päätekijä: Alvarado Sánchez, Jaime Gustavo (author)
• Muut tekijät: Alvarado Toro, Alexis Daniel (author), Lema Cáceres, Edgar Vinicio. (author)
• Aineistotyyppi: article
• Kieli: eng
• Julkaistu: 2021
• Aiheet: REDES NEURONALES; TELEFONÍA MÓVIL; PRONÓSTICOS; SERIES TEMPORALES; NEURAL NETWORKS; TIME SERIES; MOBILE TELEPHONY; FORECASTING
• Linkit: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18062; https://turcomat.org/index.php/turkbilmat/article/view/10787