Egresado del Doctorado en Ingeniería Industrial, primer lugar en el MICAI

El Dr. Francisco Trejo se posicionó en el puesto de honor de la categoría artículo de investigación al presentar 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).

Con orgullo, la Facultad de Ingeniería de la Universidad Anáhuac México comparte que el Dr. Francisco Javier Trejo García, egresado del Doctorado en Ingeniería Industrial, obtuvo el primer lugar en la categoría de artículo de investigación del Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI) 2025 que tuvo lugar del 3 al 7 de noviembre en el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) de la Universidad de Guanajuato (UG).

El artículo del Dr. Trejo García 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). En el que 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.

Mediante el uso de 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.