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Pronóstico de la carga eléctrica total en plantas de ciclo combinado (gas-vapor) usando máquinas de vectores de soporte (SVM’s).

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dc.contributor.author Alvarado Martínez, Abraham
dc.date.accessioned 2019-11-26T23:06:12Z
dc.date.available 2019-11-26T23:06:12Z
dc.date.issued 2019-11-26
dc.identifier.uri http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/17124
dc.description El trabajo presentado se compone por siete distintas partes. EN la primera parte se explican los motivos del escrito. En esta se da una justificación, objetivo e hipótesis. Después se adentra a la reforma energética y los cambios que esta representa. El segundo capítulo consiste en la descripción de las plantas de ciclo combinado, los fundamentos de machine learning y las máquinas de vectores de soporte. En el tercer capítulo se describe el desarrollo metodológico propuesto y se da un ejemplo de su uso. Finalmente, se tienen las conclusiones en donde se evalúa si lo desarrollado cumple con las expectativas. es_ES
dc.description.abstract En este trabajo se explora el uso de algoritmos inteligentes, específicamente las máquinas de vectores de soporte, para el pronóstico de la carga eléctrica total de una planta de ciclo combinado. Lo que se pretende es proporcionar una metodología para conseguir un modelo de alta exactitud de pronóstico. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Machine Learning es_ES
dc.subject Máquinas de vectores de soporte es_ES
dc.subject Ciclo combinado es_ES
dc.subject Base de datos es_ES
dc.subject Pronóstico de carga eléctrica total es_ES
dc.title Pronóstico de la carga eléctrica total en plantas de ciclo combinado (gas-vapor) usando máquinas de vectores de soporte (SVM’s). es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Gómez Gallardo, Wulfrano
dc.carrera.ingenieria Ingeniería industrial es_ES


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Nombre: Tesis.pdf
Tamaño: 3.490Mb
Formato: PDF
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  • Tesis 2019
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2019.

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