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Predicción de la serie temporal del indicador bancario de referencia (IBR) con redes neuronales
En años recientes, la predicción del comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) se ha hecho relevante debido a su importancia en el mercado monetario colombiano. El propósito de este trabajo es demostrar la ...
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. ...
Red neuronal Long Short-Term Memory (LSTM) aplicada a series temporales para pronosticar consumo energético en edificaciones.
(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021)
En Ecuador, un consumo energético acentuado lo tiene el sector residencial debido al aumento
de la población y otros parámetros, lo cual lleva a un incremento en los costos de energía, las
emisiones de gases de efecto ...
Pronóstico del Consumo Energético en Edificaciones a través de Series Multivariadas usando Modelos de Redes Neuronales Convolucionales.
(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2021-03)
El consumo energético es uno de los puntos principales a considerar en el siglo XXI,
siendo este el principal factor de consumo de materiales fosiles. Las edificaciones
formaron parte de del 40% de emiciones de CO2 ...
Predicción de la liquidación de divisas del sector agroexportador utilizando modelos ARIMA y redes neuronales recurrentes LSTM
(Universidad Torcuato Di Tella, 2022)
La Argentina es un país que concentra principalmente su ingreso de divisas en exportaciones del sector primario, siendo el sector agropecuario la principal fuente de generación de divisas. Anticipar la magnitud de las ...
Redes neurais LSTM e modelo GARCH: uma abordagem conjunta para previsão de retornos
(Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto de EconomiaUFRJ, 2021)
Detección de técnicas de aprendizaje profundo aplicadas en las diferentes áreas del conocimiento, empleando el método de revisión sistemática de literatura
(Loja: Universidad Nacional de Loja, 2019)
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 ...