dc.contributor | Romero Merino, Enrique |
dc.contributor | Balaguer Altadill, Victor |
dc.contributor.author | Pacichana Bastidas, Carlos Eduardo |
dc.contributor.other | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació |
dc.date.accessioned | 2022-09-15T08:43:51Z |
dc.date.issued | 2022-06-28 |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/372833 |
dc.description.abstract | Por todo esto este proyecto tratará dos puntos, el primero será intentar predecir de la manera más exacta posible el consumo eléctrico que tendrán nuestros clientes mediante una serie de modelos de predicción y segundo debido al enorme volumen de puntos de acceso a la red deberemos mediante la utilización de Machine Learning clasificar estos puntos para el mejor modelo que consideremos para cada uno ya resultaría inviable en tiempo de ejecución probar todos los modelos para cada punto de acceso. |
dc.language.iso | spa |
dc.publisher | Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Enginyeria del software |
dc.subject.lcsh | Electric power consumption |
dc.subject.lcsh | Machine learning |
dc.subject.other | Machine Learning |
dc.subject.other | Electricidad |
dc.subject.other | Previsiones |
dc.subject.other | SARIMAX |
dc.subject.other | SIPS |
dc.subject.other | CUPS |
dc.subject.other | Serie Temporal |
dc.subject.other | KNN |
dc.subject.other | K-means |
dc.title | Desarrollo de software de previsiones de consumo eléctrico |
dc.title.alternative | Previsiones de Consumo Eléctrico |
dc.type | Bachelor thesis |
dc.subject.lemac | Energia elèctrica--Consum |
dc.subject.lemac | Aprenentatge automàtic |
dc.identifier.slug | 172766 |
dc.rights.access | Restricted access - author's decision |
dc.date.lift | 10000-01-01 |
dc.date.updated | 2022-07-06T04:01:23Z |
dc.audience.educationlevel | Grau |
dc.audience.mediator | Facultat d'Informàtica de Barcelona |
dc.audience.degree | GRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010) |