Análisis comparativo de predicción mediante modelos ARIMA, ARIMAX, Redes Neuronales Univariantes y con Función de Transferencia. Caso de Estudio: Embalse Mazar de la hidroeléctrica "HIDROPAUTE S.A" del Ecuador
Visualitza/Obre
memoria.pdf (4,425Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/106176
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2017-06
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
El presente trabajo, desde un enfoque comparativo, pretende evaluar las predicciones realizadas por metodologías muy usadas en la actualidad. Por un lado, desde el punto de vista estadístico empleando un modelo clásico de predicción como es la metodología de BOX JENKINS representado por los modelos ARIMA y ARIMAX, en contraparte con las predicciones de la aplicación del método supervisado de Maching Learning : El modelo de Redes Neuronales Artificiales Univariante y con función de transferencia.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA (Pla 2013)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
memoria.pdf | 4,425Mb | Accés restringit |