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
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...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis |
| Lenguaje: | spa |
| Publicado: |
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/22118 |
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