Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM
Para citar o enlazar este item, por favor use el siguiente identificador:
http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21930
Title: | Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM |
Authors: | Reino Chérrez, Esteban Francisco Cochancela Araujo, Jhonnatan Rodrigo |
Advisor: | Salamea Palacios, Christian Raúl |
Abstract: | 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. |
Translated abstract: | 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. |
Keywords: | ELECTRÓNICA REDES NEURONALES (COMPUTADORES) APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) ANÁLISIS DE REGRESIÓN APRENDIZAJE SUPERVISADO |
Issue Date: | 2022 |
URI: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21930 |
Language: | spa |
Appears in Collections: | Posgrado |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
UPS-CT009586.pdf | Texto completo | 3,26 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License