Desarrollo e implementación de un algoritmo de predicción de consumo de agua potable y visualización de los datos de consumo por usuario y sectores mediante redes neuronales recurrentes dentro del proyecto CEDÍA-TARPUQ

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Título : Desarrollo e implementación de un algoritmo de predicción de consumo de agua potable y visualización de los datos de consumo por usuario y sectores mediante redes neuronales recurrentes dentro del proyecto CEDÍA-TARPUQ
Autor : Chuchuca Alvarracin, Bryan Israel
Sicha Rodríguez, Jonnathan Daniel
Director de Tesis: Sacoto Cabrera, Erwin Jairo
Resumen traducido: In this work we propose to forecast drinking water consumption using four recurrent neural network architectures of LSTM type, these contain multiple outputs and perform projections to multiple dates, also the best model is chosen through the MAE and RMSE to optimize the forecast of drinking water consumption.
Resumen : En este trabajo se plantea pronosticar el consumo de agua potable empleando cuatro arquitecturas de red neuronal recurrente de tipo LSTM, estas contienen multiples salidas y realiza proyecciones a multiples fechas, también se elige el mejor modelo mediante el MAE y RMSE para optimizar el pronóstico de consumo de agua potable.
Palabras clave : COMPUTACIÓN
REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
CONSUMO DE AGUA - PREDICCIÓN
LONG SHORT-TERM MEMORY
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO
Fecha de publicación : mar-2022
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/22118
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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