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

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...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
1. autor: Chuchuca Alvarracin, Bryan Israel (author)
Kolejni autorzy: Sicha Rodríguez, Jonnathan Daniel (author)
Format: bachelorThesis
Język:spa
Wydane: 2022
Hasła przedmiotowe:
COMPUTACIÓN
REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
CONSUMO DE AGUA - PREDICCIÓN
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO
Dostęp online:http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/22118
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Opis
Streszczenie: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.

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