Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM
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http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21930| Título : | Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM |
| Autor : | Reino Chérrez, Esteban Francisco Cochancela Araujo, Jhonnatan Rodrigo |
| Director de Tesis: | Salamea Palacios, Christian Raúl |
| Resumen traducido: | This work presents a failure forecast system for a hydraulic turbine bearing by applying two machine learning techniques: regression models and models with recurrent neural networks LSTM to the daily, weekly and monthly envelope. |
| Resumen : | Este trabajo presenta un sistema de pronóstico de falla de un cojinete de turbina hidráulica mediante la aplicación de dos técnicas de machine learning: modelos de regresión lineal y modelos de redes neuronales recurrentes LSTM con el uso de envolventes diarias, semanales y mensuales. |
| Palabras clave : | ELECTRÓNICA REDES NEURONALES (COMPUTADORES) APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) ANÁLISIS DE REGRESIÓN APRENDIZAJE SUPERVISADO LONG SHORT-TERM MEMORY |
| Fecha de publicación : | 2022 |
| URI : | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21930 |
| Idioma: | spa |
| Pertenece a las colecciones: | Posgrado |
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