Predicción de ingresos de causas penales utilizando programación genética lineal

Abstract

Este trabajo propone una metodología de predicción de ingresos de causas penales utilizando Programación Genética Lineal (Linear Genetic Programming - LGP). El estudio se realizó en base a datos mensuales recogidos durante siete años (2007 a 2013), en los siete Juzgados Penales de Garantías de Ciudad del Este - Paraguay. La verificación del método propuesto se hizo mediante la comparación del método LGP implementado con modelos estadísticos conocidos como la regresión lineal, promedio móvil, suavizado exponencial y suavizado exponencial con tendencia, prediciendo valores sobre una serie de tiempo, de forma a comparar los errores promedios de cada metodología de predicción. Se utilizaron dos métricas de error: (1) el error cuadrático medio y (2) el error absoluto medio. Resultados experimentales demuestran la superioridad del LGP implementado sobre los demás métodos estadísticos para la predicción de ingresos de causas penales.