dc.contributorRubiños Jimenez, Santiago Linder
dc.creatorLeva Apaza, Antenor
dc.date.accessioned2023-11-09T16:18:59Z
dc.date.accessioned2024-05-16T12:58:15Z
dc.date.available2023-11-09T16:18:59Z
dc.date.available2024-05-16T12:58:15Z
dc.date.created2023-11-09T16:18:59Z
dc.date.issued2023
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.12952/8171
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9466020
dc.description.abstractLa presente investigación en modalidad informe final de tesis, tiene como propósito abordar el consumo energético eléctrico por parte de los usuarios finales y el problema existente para realizar un correcto control y predicción del consumo eléctrico. Para ello, se muestra la creación de un sistema basado en redes neuronales para la predicción del consumo eléctrico. Se realizó la programación de la lógica del programa diseñado en el programa Matlab, en el cual por medio de un aplicativo se fue precargando bases de datos obtenidas de los consumos históricos a lo largo de los años, con ello se logró un entrenamiento de la red. Se realizó una comparativa entre los valores calculados y los valores reales para comparar el consumo eléctrico, ello resultó en una eficiencia obtenida por parte del sistema con un valor alto, siendo los valores de consumo muy semejantes a un histórico comparativo respecto a bases de datos obtenidas.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.publisherPE
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectSistema
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subjectEnergía eléctrica
dc.subjectConsumo
dc.subjectPredicción
dc.titleDiseño de un modelo computacional mediante redes neuronales artificiales para predecir consumos de energía eléctrica, Perú 2022
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis


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