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Modelo predictivo basado en redes neuronales recurrentes aplicado al caso de la inflación en Bolivia
(2010-04-23)
El objetivo de esta tesis es proponer un modelo que permita pronosticar la
tendencia de la serie generada por la variación del IPC factor que mide proceso
inflacionario, aplicando redes neuronales al análisis de series ...
Modelado hidrológico de la cuenca del río Abangares por medio de algoritmos de inteligencia artificial
(2022-09)
En el presente estudio se evalúa el uso de modelos regresivos basados en algoritmos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Redes Neuronales Recurrentes (RNN) del tipo LSTM, con el objetivo de estimar anticipadamente la ...
Redes neuronales evolutivas para la predicción de heladas
(2009)
La helada es un fenómeno meteorológico que sucede cuando la temperatura de la tierra desciende a menos de los 0ºC durante un tiempo mayor a cuatro horas. El fenómeno de la helada puede provocar pérdidas a la agricultura. ...
Detector de mentiras mediante el analisis de estrés de voz usando redes neuronales recurrentes
(2022)
Las Redes Neuronales Artificiales están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Están constituidas por elementos que se comportan de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más ...
Redes neuronales recurrentes para la predicción de casos por Covid- 19 usando datos abiertos en el Perú, 2020
(Universidad César VallejoPE, 2020)
El problema de la investigación fue cómo utilizar redes neuronales recurrentes
para la predicción de casos por Covid-19 usando datos abiertos en el Perú, 2020.
El objetivo de la investigación fue utilizar las redes ...
Predicción de Precios de Energía Eléctrica usando Redes Neuronales Artificiales
En esta tesis se presentan los resultados del uso de algoritmos de entrenamiento, para redes
neuronales recurrentes, basados en el filtro de Kalman extendido. Así mismo las redes
neuronales recurrentes entrenadas con el ...
Deep Learning como alternativa en la predicción del precio de las acciones del mercado de valores colombiano
(Universidad EAFITEconomíaEscuela de Economía y Finanzas. Departamento de Economía.Medellín, 2021)
Desarrollo de un sistema de predicción de falla de cojinete de turbina hidráulica basado en redes neuronales recurrentes con LSTM
(2022)
This work presents a failure forecast system for a hydraulic turbine bearing by applying two machine learning techniques: regression models and models with recurrent neural networks LSTM to the daily, weekly and monthly envelope.