Red neuronal Long Short-Term Memory (LSTM) aplicada a series temporales para pronosticar consumo energético en edificaciones.

Similar Items

• Segura, Génesis; Guamán, José Mite León, Mónica Macas Espinosa, Vicente Barzola Monteses, Julio. (2021) Applied LSTM neural network time series to forecast household energy consumption

• Espín Cedeño, Isaac Gabriel; Soledispa Chala, César Joshua. (2022) Comparativas de métricas de modelos de aprendizaje profundo para el pronóstico de consumo energético del edificio de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas considerando series de tiempo.

• Martínez Campoverde, Andrés Alfonso; Mendoza Almeida, Lady Solange. (2021) Desarrollo de aplicativo Web para control logístico de solicitudes de entrega de los productos en la empresa FJ CIM de la ciudad de Guayaquil a partir de algoritmos de Machine Learning que pronostican las condiciones de circulación óptimas del transporte utilizado.

• Egas Arizala, Kevin Oswaldo; Roque Colt, Telmo Fernando. (2020) Diseño de un modelo predictivo basado en técnicas de Machine Learning que permita determinar la temperatura usando los datos de una mini estación meteorológica en la ciudad de Guayaquil.

• Basantes Tisalema, Juan Carlos; (2022) Aplicación de la técnica de Machine Learning para la estimación del potencial eólica en el sector de Lasso a partir de mediciones de una estación meteorológica