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.subjectLONG SHORT-TERM MEMORYspa
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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