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...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Chuchuca Alvarracin, Bryan Israel (author)
Outros Autores: Sicha Rodríguez, Jonnathan Daniel (author)
Formato: bachelorThesis
Idioma:spa
Publicado em: 2022
Assuntos:
COMPUTACIÓN
REDES NEURONALES (COMPUTADORES)
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