Estimación de la cantidad de vehículos eléctricos registrados en Costa Rica para el año 2026, mediante el diseño, calibración y validación de un modelo predictivo de redes neuronales autorregresivas aplicado a una serie de tiempo anual del período 2010–2025
No Thumbnail Available
Date
2026-04-07
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
La presente investigación estima la cantidad de vehículos eléctricos registrados en Costa Rica para el año 2026 mediante el diseño, calibración y validación de un modelo predictivo de redes neuronales autorregresivas (NNAR) aplicado a una serie temporal anual del período 2010–2025. El estudio adopta un enfoque cuantitativo y utiliza técnicas de análisis de series de tiempo, aprendizaje automático y validación fuera de muestra para evaluar la capacidad predictiva del modelo. Los resultados evidencian un crecimiento sostenido del parque vehicular eléctrico y demuestran que el modelo NNAR captura adecuadamente patrones no lineales de la serie, generando proyecciones útiles para la planificación energética, la formulación de políticas públicas y la transición hacia movilidad sostenible.