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...
- 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/
