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Previsão intra-diária de geração fotovoltaica usando redes neurais recorrentes do tipo LSTM e dados históricos de energia
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-11-04)
Este trabalho apresenta uma metodologia que utiliza dados históricos de energia para obter a previsão de geração de sistemas fotovoltaicos no horizonte de 1h, utilizando o conceito de janela temporal (time steps) e uma ...
Two - pass end-to-end: Rnn-T-Las Vs. Lstm-Las
(Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaPE, 2021)
El reconocimiento de voz se ha convertido en una funcionalidad obligatoria para diversos dispositivos y aplicaciones. Sin embargo, aún no se ha desarrollado la implementación más óptima que genere los mejores resultados. ...
Previsão de carga para a programação diária eletroenergética do Sistema Interligado Nacional por Redes Neurais Artificiais
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-06-30)
In January 2021, a new model was included in the chain of electro-energy planning models developed by the Electric Energy Research Center, CEPEL. As well as the consolidated medium and short-term models of this chain, the ...
Modelo análisis de sentimientos: Word2Vec y un modelo BiRNR-LSTM para un discurso de odio
(Universidad Nacional Mayor de San MarcosPE, 2021)
Desarrolla de dos casos de estudio del Procesamiento de Lenguaje Natural usados en conjunto para poder generar un modelo de análisis de sentimientos, utilizando como fuente de datos tweets organizados en una tabla con 6000 ...
Modelagem de risco de crédito via LSTM
(2021-12-08)
A modelagem de risco de crédito utiliza frequentemente de variáveis explicativas
comportamentais medidas de forma longitudinal afim de estimar a probabilidade de não pagamento de
uma operação de crédito. Usualmente, as ...
Estudo da aplicação de redes neurais artificiais para predição de séries temporais financeiras
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2018-08-06)
O aprendizado de máquina vem sendo utilizado em diferentes segmentos da área financeira, como na previsão de preços de ações, mercado de câmbio, índices de mercado e composição de carteira de investimento. Este trabalho ...
Phased long short term memory para clasificación de objetos variables muestreados irregularmente
(Universidad de Concepción . Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación, 2018)
En los ultimos años, la cantidad de datos astronómicos capaces de ser almacenados ha crecido rápidamente, llevando a la necesidad de manejar grandes cantidades de datos obtenidos a partir de telescopios y del uso de técnicas ...
Alocação das reservas internacionais com base em previsão de fatores econômicos e financeiros utilizando redes neurais recorrentes e modelo Nelson-Siegel Dinâmico
(2020-07-01)
O problema da seleção de portfólio é central para a gestão de investimentos. O presente
trabalho propõe um modelo que utiliza previsões sobre a curva de juros, com base em previsões do estado futuro da economia, para ...
Predicción de velocidad en una autopista urbana utilizando estados de tráfico y modelos de inteligencia artificial
(Universidad de Chile, 2019)
Cada día millones de Santiaguinos se desplazan a sus respectivos trabajos y estudios, en donde miles de ellos utilizan la autopista central, la autopista concesionada mas grande de la región como la vía de transporte para ...
Comparative analysis of XGBoost, MLP and LSTM techniques for the problem of predicting fire brigade Iiterventions
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2019-08-30)
Many environmental, economic and societal factors are leading fire brigades to be increasingly solicited, and, as a result, they face an ever-increasing number of interventions, most of the time on constant resource. On ...