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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/33806| Title: | Modelo para la predicción de consumo energético mediante métodos de Inteligencia artificial |
| Authors: | González Eras, Alexandra Cristina Rubio Rengel, Carlos Jonathan |
| Keywords: | Ecuador. Tesis digital. |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Rubio Rengel, C. J. González Eras, A. C. (2023) Modelo para la predicción de consumo energético mediante métodos de Inteligencia artificial [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/33806 |
| Abstract: | Abstract: Due to the growth in the amount of energy required for the development of daily activities, and the environmental impact caused by energy consumption, it is considered necessary to develop models for the analysis of energy information, which supported with artificial intelligence can obtain models specifically for the prediction of energy consumption. With the use of artificial intelligence methods and techniques, energy consumption data such as time series and artificial neural networks can be used to obtain more reliable and accurate prediction models. This work aims to develop an energy consumption prediction model using recent artificial intelligence methods, such as Transformers networks and LSTM memory networks. A series of datasets with historical energy consumption information are available and will be analyzed by several currently used methods. |
| Description: | Resumen: Debido al crecimiento de la cantidad de energía necesaria para el desarrollo de las actividades cotidianas, y a la afectación en el medio ambiente que se origina por el consumo de energía, se considera necesario el desarrollo de modelos para el análisis de información energética, que apoyados con la inteligencia artificial se puedan obtener modelos destinados específicamente a la predicción del consumo energético. Con el uso de los métodos y técnicas de inteligencia artificial, se pueden utilizar los datos del consumo energético como series temporales y redes neuronales artificiales, para obtener modelos de predicción más confiables y precisos. Este trabajo tiene como objetivo, desarrollar un modelo de predicción de consumo de energía mediante métodos recientes de inteligencia artificial, tales como las redes Transformers y las redes de memoria LSTM. Se dispone de una serie de datasets con información histórica de consumo energético los cuales serán analizados por varios métodos utilizados actualmente. |
| URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=133497.TITN. |
| Appears in Collections: | Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación |
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