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
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Salamea Palacios, Christian Raúl | - |
dc.contributor.author | Reino Chérrez, Esteban Francisco | - |
dc.contributor.author | Cochancela Araujo, Jhonnatan Rodrigo | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-25T22:14:40Z | - |
dc.date.available | 2022-02-25T22:14:40Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21930 | - |
dc.description | 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. | spa |
dc.description.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. | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights | openAccess | spa |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | ELECTRÓNICA | spa |
dc.subject | REDES NEURONALES (COMPUTADORES) | spa |
dc.subject | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) | spa |
dc.subject | ANÁLISIS DE REGRESIÓN | spa |
dc.subject | APRENDIZAJE SUPERVISADO | spa |
dc.subject | LONG SHORT-TERM MEMORY | spa |
dc.title | Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM | spa |
dc.type | masterThesis | spa |
ups.carrera | Maestría en Electrónica y Automatización | spa |
ups.sede | Sede Cuenca | spa |
Pertenece a las colecciones: | Posgrado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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UPS-CT009586.pdf | Texto completo | 3,26 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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