Pronóstico De La Demanda Mensual De Pasajeros En El Aeropuerto De Piura Mediante Modelos De Machine Learning
Publicado: 14 Ene 2026, 19:40
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 bajo un escenario de alta no estacionalidad, 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 bajo un escenario de alta no estacionalidad, utilizando validación temporal y métricas de error (RMSE, MAE, MAPE) y capacidad explicativa (R2).
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Source Code:
https://github.com/jaugvid/MIA-104-Grupo-7