1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Licenciatura
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/handle/231104/6782
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorGándara Ambriz, Carlos Alejandro-
dc.date.accessioned2025-09-05T16:15:40Z-
dc.date.available2025-09-05T16:15:40Z-
dc.date.issued2025-06-20-
dc.identifier.govdocLSC .16200 2025-
dc.identifier.otherATD996-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/6782-
dc.descriptionLa presente tesis aborda el problema de la variabilidad en la producción de energía fotovoltaica, causada por factores climáticos impredecibles como lo son radiación solar, temperatura, humedad, velocidad, dirección del viento, nubosidad, entre otros. Para mejorar la eficiencia en la administración de la energía generada, se propone el desarrollo de un sistema de predicción basado en modelos de inteligencia artificial. Se emplea la metodología SEMMA(Sample, Explore, Modify, Model, Assess) para la recolección, preprocesamiento y análisis de los datos, utilizando información proveniente de la NASA y de una planta fotovoltaica. Se implementan y comparan tres modelos de predicción: Bosques aleatorios (RF, por sus siglas en inglés), Support Vector Machines (SVM) y Long Short-Term Memory (LSTM). La evaluación se realiza mediante la métrica de Error Cuadrático Medio (MSE), determinando que el modelo LSTM presenta un mejor desempeño en la predicción de series temporales.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherICBI-BD-UAEHes_ES
dc.subjectLstmes_ES
dc.subjectSvmes_ES
dc.subjectRandom Forestes_ES
dc.subjectMsees_ES
dc.subjectFotovoltaicaes_ES
dc.subjectCiencias Computacionales.es_ES
dc.titleModelado y predicción inteligente de producción fotovoltaica.es_ES
dc.title.alternativeCiencias Computacionales.es_ES
dc.typeTesises_ES
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