Browsing by Subject "Predictivo"

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    Modelo predictivo del tráfico de redes de comunicación 4g en eventos culturales o sociales en municipios intermedios de Cundinamarca
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Balaguera Cubillos, Wilson Edilberto; González Torres, Paula Ginette; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Este trabajo aborda la problemática de la saturación de redes móviles en eventos sociales y culturales, que afecta la calidad del servicio en zonas de mediana población en los municipios de Cundinamarca. El objetivo principal es desarrollar un modelo de predicción que permita anticipar el comportamiento del tráfico en las estaciones base 4G durante estos eventos, garantizando así la continuidad del servicio y mejorando la experiencia del usuario. El proyecto se centra en la recopilación de fuentes técnicas, gubernamentales y estatales con el fin de generar análisis de datos históricos de tráfico de red y en la identificación de patrones asociados a eventos relevantes en el departamento. La metodología utilizada incluye técnicas de minería de datos, web scraping para la recolección de información sobre festividades, y el uso de modelos de series temporales como Facebook Prophet, redes neuronales y modelos combinados (NeuralProphet) para mejorar la precisión en las predicciones. Los resultados obtenidos permiten proyectar aumentos de tráfico en fechas específicas, lo cual facilita la planificación de medidas preventivas y el ajuste de la infraestructura de red. El modelo propuesto demuestra ser eficaz en la detección de tendencias y patrones estacionales, lo que contribuye a la optimización del servicio y la reducción de problemas de saturación cuando se realizan eventos en dichos municipios. En conclusión, este proyecto ofrece una herramienta que le permite a las empresas de telecomunicaciones, conocer el comportamiento de la red en diferentes eventos que se realizan en los municipios de Colombia y así enfocar y proporcionar un enfoque proactivo en la gestión de la red, especialmente en contextos de alta demanda.