PREDICCIÓN DE LA TEMPERATURA UTILIZANDO LTSM (LONG SHORT-TERM MEMORY) BASADOS EN EL DATASET “MODELIZACIÓN PREDICTIVA DE IOT Y REVISIÓN DEL USO DE LA ENERGÍA”.

dc.contributor.author	CHAMORO MORILLO, DANIEL ANTONIO
dc.contributor.author	OVIEDO BENAVIDEZ, JAMES ALVERIRO
dc.contributor.author	NARVAEZ RIASCOS, ANDERSON ESTIVEN
dc.date.accessioned	2023-11-15T21:32:48Z
dc.date.available	2023-11-15T21:32:48Z
dc.date.issued	2023-11-24
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/20.500.12276/1548
dc.description.abstract	El Internet de las Cosas (IoT) ha revolucionado la interconexión de dispositivos físicos y sistemas a través de internet, generando oportunidades en diversos sectores. En esta investigación, se enfoca en el análisis de datos, puesto que busca facilitar estructuras o modelos predictivos de consumo de energía. Para ello se utilizan datos generados que incluyen mediciones de datos de temperatura, humedad y pronósticos del tiempo, etc. los cuales se recolectan mediante sensores, para luego realizar un proceso riguroso de filtrado, donde se ha seleccionado las variables más relevantes y eliminando parámetros no predictivos.	es
dc.language.iso	es	es
dc.publisher	AUNAR	es
dc.subject	Dataset	es
dc.subject	,machine learning	es
dc.subject	LTSM	es
dc.title	PREDICCIÓN DE LA TEMPERATURA UTILIZANDO LTSM (LONG SHORT-TERM MEMORY) BASADOS EN EL DATASET “MODELIZACIÓN PREDICTIVA DE IOT Y REVISIÓN DEL USO DE LA ENERGÍA”.	es
dc.type	Thesis	es
dc.clasificacion	I.I.C.62	es