Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/228
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorAlbán Silva, Esteban Israel-
dc.contributor.authorAlemán Quimbiulco, David Alberto-
dc.date.accessioned2009-07-09T20:57:09Z-
dc.date.available2009-07-09T20:57:09Z-
dc.date.issued2006-07-
dc.identifier.otherT-IS / 0890-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/228-
dc.description.abstractUna de las ventajas de poder aplicar modelos de aprendizaje de máquina para la predicción, es que se pude tener alternativas de aplicación con el fin de tener a la mano varias opciones con el objetivo de obtener un mejor análisis de la información. El objetivo del presente trabajo es predecir la demanda de energía eléctrica en función de un modelo de aprendizaje alternativo, para lo cual se describe brevemente el contenido del mismo. Se realiza una descripción teórica de lo que involucra el aprendizaje de máquina, mencionando, algunos de los modelos de aprendizaje. Además, se describe brevemente la situación actual del Sistema Nacional Interconectado, la forma de operación de este, así como también las empresas que conforman el mismo, además se conocen los modelos que realizan actualmente la predicción de la demanda. También se realiza la selección del modelo de aprendizaje a utilizarse además del desarrollo de la metodología con la se realizó la aplicación, para terminar con un análisis de resultados obtenidos una vez aplicado el modelo de aprendizaje. Estos resultados se comparan con el modelo ARIMA, para ver la eficacia de las predicciones realizadas. Por último se presentan las conclusiones y recomendaciones obtenidas de la experiencia de haber realizado éste trabajo.es_EC
dc.description.sponsorshipMontenegro Armas, Carlos (Director)es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.publisherQUITO/ EPN/ 2006es_EC
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectINGENIERIA DE SOFTWAREes_EC
dc.subjectDESARROLLO DE SOFTWAREes_EC
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes_EC
dc.subjectPROBABILIDAD Y ESTADISTICAes_EC
dc.titlePredicción de la demanda eléctrica, utilizando un modelo de aprendizajees_EC
dc.typebachelorThesises_EC
Aparece en las colecciones:Tesis Sistemas Informáticos y de Computación (ISIS)

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