Pronóstico De La Demanda Mensual De Pasajeros En El Aeropuerto De Piura Mediante Modelos De Machine Learning
Publicado: 15 Ene 2026, 00:02
Tema: Pronóstico De La Demanda Mensual De Pasajeros En El Aeropuerto De Piura Mediante Modelos De Machine Learning con variables exógenas.
Integrantes:
El objetivo principal es desarrollar y evaluar un sistema de pronóstico de la demanda mensual de pasajeros que incorpore variables exógenas y características temporales derivadas, comparando un enfoque econométrico (SARIMAX) con modelos de aprendizaje automático basados en ensambles (Random Forest, XGBoost y LightGBM). En particular, se busca determinar qué familia de modelos presenta mejor desempeño, utilizando validación temporal y métricas de error (RMSE, MAE, MAPE) y capacidad explicativa (R2).
Paper: PPT Source Code:
https://github.com/jaugvid/MIA-104-Grupo-7
Integrantes:
- Frank Chipana Briceño
- Jorge Augusto Vidal Chávez
- Felipe César Llancachagua Córdova
El objetivo principal es desarrollar y evaluar un sistema de pronóstico de la demanda mensual de pasajeros que incorpore variables exógenas y características temporales derivadas, comparando un enfoque econométrico (SARIMAX) con modelos de aprendizaje automático basados en ensambles (Random Forest, XGBoost y LightGBM). En particular, se busca determinar qué familia de modelos presenta mejor desempeño, utilizando validación temporal y métricas de error (RMSE, MAE, MAPE) y capacidad explicativa (R2).
Paper: PPT Source Code:
https://github.com/jaugvid/MIA-104-Grupo-7