Predicción y análisis de patrones de generación de energía reactiva en una planta de productos lácteos

RESUMEN : Este trabajo aborda la problemática de una empresa de productos lácteos relacionada con penalizaciones por la generación de energía reactiva. Para contribuir a su solución, se implementaron modelos de Machine Learning, incluyendo SARIMAX, LSTM, y Redes Neuronales Recurrentes (RNNs). Además...

Full description

Autores:
Causil Martínez, Javier Andrés
Borja Góez, Yohiner Andrés
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/44563
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/44563
Palabra clave:
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Redes neurales (computadores)
Neural networks (Computer science)
Producto lácteo
Milk products
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_4830
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/