Predicción de consumo eléctrico mensual por cantones en el Ecuador por medio de redes neuronales: caso de estudio

Guachimboza Dávalos, Jorge Ismael

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Llanes Cedeño, Edilberto Antonio	-
dc.contributor.author	Guachimboza Dávalos, Jorge Ismael	-
dc.date.accessioned	2020-10-07T17:13:54Z	-
dc.date.available	2020-10-07T17:13:54Z	-
dc.date.issued	2020-10	-
dc.identifier.citation	CT-ECI G896p/2020	es
dc.identifier.uri	https://repositorio.uisek.edu.ec/handle/123456789/4004	-
dc.description	El presente trabajo muestra una regresión multivariable mediante aprendizaje profundo relacionado al consumo energético en la provincia de Pichincha-Ecuador en relación de sus cantones. Esto se realiza para establecer hábitos de consumo en relación a la población existente. Para ello se implementó una etapa de preprocesamiento de datos y posteriormente se implementó una red neuronal artificial de una capa oculta y 15 neuronas. Como resultados, se obtiene un modelo matemático con un error absoluto del 2.2%	es
dc.description.abstract	The present work shows a multivariate regression through deep learning related to energy consumption in the province of Pichincha Ecuador in relation to its cantons. This is done to establish consumption habits in relation to the existing population. For this, a data preprocessing stage was implemented and later an artificial neural network of a hidden layer and 15 neurons. As a result, a mathematical model with an absolute error of 2.2% is obtained.	es
dc.description.sponsorship	Uisek	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Internacional SEK	es
dc.rights	openAccess	es
dc.subject	ECOEFICIENCIA INDUSTRIAL	es
dc.subject	CONSUMO DE POTENCIA	es
dc.subject	REGRESIÓN MULTIVARIABLE	es
dc.subject	RED NEURONAL	es
dc.title	Predicción de consumo eléctrico mensual por cantones en el Ecuador por medio de redes neuronales: caso de estudio	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis	es
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