Desarrollo e implementación de un algoritmo de predicción de consumo de agua potable y visualización de los datos de consumo por usuario y sectores mediante redes neuronales recurrentes dentro del proyecto CEDÍA-TARPUQ
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| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Sacoto Cabrera, Erwin Jairo | - |
| dc.contributor.author | Chuchuca Alvarracin, Bryan Israel | - |
| dc.contributor.author | Sicha Rodríguez, Jonnathan Daniel | - |
| dc.date.accessioned | 2022-03-14T21:17:42Z | - |
| dc.date.available | 2022-03-14T21:17:42Z | - |
| dc.date.issued | 2022-03 | - |
| dc.identifier.uri | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/22118 | - |
| dc.description | En este trabajo se plantea pronosticar el consumo de agua potable empleando cuatro arquitecturas de red neuronal recurrente de tipo LSTM, estas contienen multiples salidas y realiza proyecciones a multiples fechas, también se elige el mejor modelo mediante el MAE y RMSE para optimizar el pronóstico de consumo de agua potable. | spa |
| dc.description.abstract | In this work we propose to forecast drinking water consumption using four recurrent neural network architectures of LSTM type, these contain multiple outputs and perform projections to multiple dates, also the best model is chosen through the MAE and RMSE to optimize the forecast of drinking water consumption. | 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 | COMPUTACIÓN | spa |
| dc.subject | REDES NEURONALES (COMPUTADORES) | spa |
| dc.subject | CONSUMO DE AGUA - PREDICCIÓN | spa |
| dc.subject | LONG SHORT-TERM MEMORY | spa |
| dc.subject | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) | spa |
| dc.subject | ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO | spa |
| dc.title | Desarrollo e implementación de un algoritmo de predicción de consumo de agua potable y visualización de los datos de consumo por usuario y sectores mediante redes neuronales recurrentes dentro del proyecto CEDÍA-TARPUQ | spa |
| dc.type | bachelorThesis | spa |
| ups.carrera | Computación | spa |
| ups.sede | Sede Cuenca | spa |
| Pertenece a las colecciones: | Grado | |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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