Metodos de prediccion de precios para los productos agricolas en santander, mediante tecnicas de aprendizaje automatico

Abstract

El análisis de los precios del sector agropecuario constituye un campo de estudio importante, debido a los diversos factores que influyen en el comportamiento de sus precios y la dificultad que estos presentan para ser predichos; por lo tanto, pronosticar los precios del sector es un tema de gran complejidad ya que factores como la relación demanda-oferta, las necesidades del agricultor, el clima, periodos de cosecha y elementos inherentes a los datos (de los cuales son factores de los que no siempre se posee información histórica) no permiten generar modelos precisos. De esta forma, se desarrolla el presente proyecto el cual se enfoca en el estudio de series de tiempo de los precios de venta de productos agrícolas registrados en la central de abastos de Bucaramanga: banano, mandarina, naranja, papa, plátano, piña, tomate y yuca, en los días martes, jueves y viernes durante el periodo comprendido entre el 12 de junio del 2012 y el 30 de abril del 2018, con el objetivo de soportar la toma de decisiones por parte de los involucrados (organizaciones, familias campesinas, gobierno etc.). En el primer objetivo del proyecto se lleva a cabo una revisión de literatura que permite identificar a las RNA y el modelo ARIMA como los modelos más utilizados; en el segundo objetivo se analizan los datos previo al procesamiento en los modelos y son desarrollados los modelos propuestos ARIMA-RNA feedforward, RNA backpropagation y ANFIS; en el tercer objetivo se comparan los modelos de pronósticos mediante los indicadores de desempeño de error RMSE, MAPE, el tiempo de procesamiento de los modelos y un análisis de varianzas con el que se identifica que los resultados no dependen del modelo; siendo el mejor modelo el obtenido por el modelo ARIMA (seleccionado a