Resumen

La comunidad de investigación de la economía ambiental ha tenido un interés creciente por la exploración de sistemas basados en inteligencia artificial (IA) para proporcionar eficiencias enriquecidas y habilidades humanas fortalecidas en las maniobras de la vida diaria, astucia en negocios y evolución de la sociedad. El desarrollo de este documento se basa en la investigación y explotación de las redes de retropropagación inteligente basadas en AI de regularización Bayesiana (IBNs-BR) para el tratamiento numérico de modelos matemáticos que representan sistemas económicos ambientales (EESs). Las relaciones que gobiernan el modelo del sistema son presentadas en forma de modelos diferenciales para retratar la dinámica de los compartimentos fundamentales o indicadores para los parámetros económicos y ambientales. La validación de los resultados es realizada a través de la evaluación del desempeño mediante análisis de histogramas de error y el índice de regresión para cada escenario EES.

• Materias:Toma de decisiones - Modelos matemáticos Teorí­a bayesiana de decisiones estadísticas Modelos matemáticos Economí­a ambiental Economía
• Subjects:Decision-making - Mathematical models Bayesian statistical decision theory Mathematical models Environmental economics Economics
• Palabras claves:Sistema ambiental económico, Redes de repropagación, Regularización bayesiana, Solucionador numérico de Adams, Índice de regresión, Solucionador numérico de Adams, Índice de regresión
• Keywords:Environmental economic system, Backpropagation networks, Bayesian regularization, Adams numerical solver, Regression index,