Obtiene primer lugar en el MICAI 2025 exalumno de Doctorado en Ingeniería Industrial
El Dr. Francisco Javier Trejo García, alumno del Doctorado en Ingeniería Industrial obtiene primer lugar en categoría de artículo de investigación en el El MICAI 2025 que tuvo lugar en
el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), Universidad de Guanajuato (UG) del 3 al 7 de noviembre
Este articulo presenta un novedoso modelo de previsión híbrido GMDNN (1,1), que integra la Teoría de Sistemas Grises, específicamente el modelo GM (1,1), con Redes Neuronales Profundas (DNNs). El componente GM (1,1) permite realizar pronósticos robustos bajo condiciones de datos limitados, mientras que la DNN refina los patrones residuales para capturar dependencias no lineales complejas. Utilizando datos de demanda de contenedores (TEUs) del Puerto de Ensenada (2015–2024), la validación empírica demuestra que el modelo híbrido propuesto supera al GM (1,1) independiente en términos de MAPE, MPE y RMSE, logrando una mayor precisión con una complejidad computacional mínima.
Este articulo presenta un novedoso modelo de previsión híbrido GMDNN (1,1), que integra la Teoría de Sistemas Grises, específicamente el modelo GM (1,1), con Redes Neuronales Profundas (DNNs). El componente GM (1,1) permite realizar pronósticos robustos bajo condiciones de datos limitados, mientras que la DNN refina los patrones residuales para capturar dependencias no lineales complejas. Utilizando datos de demanda de contenedores (TEUs) del Puerto de Ensenada (2015–2024), la validación empírica demuestra que el modelo híbrido propuesto supera al GM (1,1) independiente en términos de MAPE, MPE y RMSE, logrando una mayor precisión con una complejidad computacional mínima.