Título: Aplicación de redes neuronales artificiales para la valorización de los departamentos habitacionales de la ciudad de Lima en 2020
Asesor(es): Muñoz Pérez, Sócrates Pedro
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
Fecha de publicación: 2022
Institución: Universidad Señor de Sipán
Resumen: La determinación del valor de departamentos habitacionales en la ciudad de Lima
presenta muchas dificultades debido a los métodos de tasación que son costosos,
requieren mucho tiempo y se caracterizan por su inflexibilidad, esto requiere
metodologías actuales que simplifiquen sustancialmente el problema. Desde un
punto de vista técnico, la aplicación de Redes Neuronales Artificiales podría ser una
fuente objetiva para avaluar departamentos habitacionales, el tener valores más
cercanos a las condiciones de mercado, aumentará la seguridad en la toma de
decisiones en diferentes escenarios. Para la obtención de la base de datos de
trabajo se recurre a los datos disgregados de ventas de departamentos en Lima,
brindados por el Banco Central de Reserva del Perú. Esta base de datos fue
purificada y procesada para el desarrollo del modelo de Redes Neuronales
Artificiales con la optimización bayesiana. A pesar de llegar a tener un modelo con
resultados satisfactorios se optó por mejorar dicho modelo aumentando el número
de epochs y neuronales en las capas ocultas, obteniendo el mejor modelo como
producto final.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Civil
Institución que otorga el grado o título: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grado o título: Ingeniero Civil
Jurado: Marín Bardales, Noé Humberto; Villegas Granados, Luis Mariano; Idrogo Pérez, César Antonio
Fecha de registro: 22-abr-2022