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Aplicação de modelos deep learning na estimação de vazão de petróleo em poços offshore com sistema de bombeio centrífugo submerso
(Universidade Federal do Rio Grande do NorteBrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO, 2022-02-24)
The fluid flow measurement is a fundamental activity for the oil and gas industry.
The correct produced volumes mensuration provides a good reservoirs management,
reducing production losses, guiding plans of the production ...
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 ...
Uso de redes neurais recorrentes para previsão na Bovespa
(Universidade Federal de São Paulo, 2021-03-09)
O presente trabalho tem como objetivo a previsão do preço de uma ação na bolsa de valores de São Paulo por meio de Inteligência Artificial. Esse trabalho utiliza Redes Neurais Recorrentes, que é um modelo de Rede Neural ...
Comparativas de métricas de modelos de aprendizaje profundo para el pronóstico de consumo energético del edificio de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas considerando series de tiempo.
(Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales., 2022)
Actualmente Ecuador está experimentando un aumento en el uso de energía en áreas residenciales
como resultado del crecimiento de la población, que va acompañado de un aumento en los costos
de energía. Los sistemas de ...
Análise Comparativa de Técnicas para a Previsão de Séries Temporias no Contexto de Mercado Financeiros
(Florianópolis, SC, 2021-04-26)
A previsão de Séries Temporais é um importante campo de estudo em Aprendizado de
Máquina e Aprendizado Profundo. A literatura mostra que para tratar este problema foram
utilizadas primeiramente técnicas vindas da econometria ...
Análisis predictivo en Bitcoin utilizando técnicas de aprendizaje profundo
(UR.FI.INCO, 2019)
El prominente mercado de las criptomonedas, caracterizado por un alto nivel especulativo y de gran volatilidad, plantea un novedoso y desafiante escenario para la aplicación de métodos de pronósticos sobre series temporales. ...
Predicción de la serie temporal del indicador bancario de referencia (IBR) con redes neuronales LST
En los u´ltimos an˜os, predecir el comportamiento del Indicador Bancario de Referencia (IBR) ha tomado mayor relevancia por su importancia en el mercado monetario de Colombia. El objeto de este documento est´a centrado en ...
Clasificador del nivel del estudiante, en el simulador de realidad virtual para procedimientos de laparoscopía
(Universidad del Desarrollo. Facultad de Ingeniería, 2022-01)
A través del cual, permite a los estudiantes realizar actividades motrices en las cuales se registra la información de orientación y posición de sus acciones a lo largo de la actividad, generando un informe automático en ...
Modelo de proyección de la demanda basado en redes neuronal recurrentes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) a través del análisis multivariante para la industria Láctea
(Universidad de Cuenca, 2023-01-11)
The dairy industries of Ecuador have a slow growth in the use of new technologies for the
development of multivariable forecasts, the same ones that provide greater reliability in their results.
The use of traditional ...
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 ...