Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSalamea Palacios, Christian Raúl-
dc.contributor.authorReino Chérrez, Esteban Francisco-
dc.contributor.authorCochancela Araujo, Jhonnatan Rodrigo-
dc.date.accessioned2022-02-25T22:14:40Z-
dc.date.available2022-02-25T22:14:40Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21930-
dc.descriptionEste 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.spa
dc.description.abstractThis 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.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectELECTRÓNICAspa
dc.subjectREDES NEURONALES (COMPUTADORES)spa
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)spa
dc.subjectANÁLISIS DE REGRESIÓNspa
dc.subjectAPRENDIZAJE SUPERVISADOspa
dc.titleDesarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTMspa
dc.typemasterThesisspa
ups.carreraMaestría en Electrónica y Automatizaciónspa
ups.sedeSede Cuencaspa
Pertenece a las colecciones: Posgrado

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