Tutor 1
Esmeral, Roberto
Resumen
El objetivo principal de esta investigación es comparar dos metodologías para la predicción de demanda de potencia: ARIMA basada en series de tiempo y una técnica de la Inteligencia Artificial denominada Redes Neuronales Artificiales (RNA). La demanda de potencia en Cundinamarca desde el mes de Enero hasta Abril del año 2005 son los datos históricos utilizados para dicha predicción. Este estudio se compone de cinco capítulos. El primero es una introducción, el segundo describe los conceptos básicos del modelo ARIMA, el tercero expone los conceptos fundamentales de las Redes Neuronales usando el algoritmo Backpropagation, el cuarto capítulo desarrolla ambos modelos y el capitulo final contiene las conclusiones y recomendaciones
Palabras clave
Corrientes eléctricas, Redes neuronales, Neuronas artificiales
Tipo de documento
Trabajo de grado - Pregrado
Licencia Creative Commons
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Fecha de elaboración
1-1-2006
Programa académico
Ingeniería Eléctrica
Facultad
Facultad de Ingeniería
Citación recomendada
Murcia, S. M., & Quitian, L. C. (2006). Evaluacion y comparación del desempeño de dos modelos de pronostico de carga a corto plazo estadístico ARIMA vs redes neuronales. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/ing_electrica/517
Publisher
Universidad de La Salle. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Eléctrica