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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/11881
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRomero Paz, Manuel de Jesús-
dc.contributor.authorParedes Ponce, María Cecilia-
dc.date.accessioned2018-11-08T14:53:51Z-
dc.date.available2018-11-08T14:53:51Z-
dc.date.issued2018-10-24-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/11881-
dc.descriptionEn el presente proyecto se realiza la construcción de una red neuronal artificial para pronosticar el grado o nivel servicio de un centro de llamadas o call center perteneciente a un proveedor de internet. Esta red se elabora con la finalidad de demostrar que a través de este tipo de modelo computacional se puede predecir el grado de calidad en el servicio de un call center, es decir, poder determinar la eficiencia de atención de los operadores en los futuros días en función a una base de datos del nivel de servicio en días previos. Se empieza por dar una descripción concisa de los modelos tradicionales de determinación o pronóstico de una variable, así como también, se detallan la composición y funcionamiento de las redes neuronales artificiales, tanto en sus topologías, algoritmos de aprendizaje, aplicativos en diferentes áreas y su utilidad en la actualidad. Posterior a esto se define el problema a resolver especificando el método a utilizar, los modelos de predicción, métodos de ajuste exponencial y diferentes topologías de redes neuronales artificiales para poder llegar a la solución deseada. Con estos aditamentos se implementa una red neuronal utilizando como interfaz MINITAB y como elemento de aprendizaje SOLVER, con la finalidad de ver en base a análisis comparativos los errores de estimación y las etapas de entrenamiento de los modelos asociados para este estudio.en_US
dc.description.abstractIn the present project the construction of an artificial neural network is done to determine the degree or level of service of a Call Center. This network is elaborated with the purpose of demonstrating that through this type of computational model the quality of the service in the Call Center can be predicted, that is, to be able to determine the efficiency of attention of the operators in function of the demand of calls that they enter We start by giving a concise description of the traditional models of determination or prognosis of a variable, as well as detailing the composition and functioning of artificial neural networks, both in their topologies, learning algorithms, applications in different areas and their utility today. After this, the problem to be solved is defined by specifying the method to be used, the prediction models, exponential adjustment methods and different topologies of artificial neural networks in order to reach the desired solution. With these add-ons, a neural network is implemented using MINITAB as an interface and as a learning element SOLVER, with the purpose of seeing the estimation errors and the training stages of the associated models for this study based on comparative analyzes.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.publisherUniversidad Católica de Santiago de Guayaquilen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/en_US
dc.subjectREDES NEURONALES ARTIFICIALESen_US
dc.subjectPRONÓSTICO DE DEMANDAen_US
dc.subjectMINITABen_US
dc.subjectSOLVERen_US
dc.subjectSERVICIO CALL CENTERen_US
dc.titleAplicación de redes neuronales artificiales en la estimación del nivel de servicio en un CALLCENTER.en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_US
Aparece en las colecciones: Trabajos de Grado - Maestría en Telecomunicaciones

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