Sistema para la predicción de demanda de agua con redes neuronales artificiales PDF Download
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Author: Juan Pedro Vicente Martín
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Author: Juan Pedro Vicente Martín
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Author: Francisco Alejandro Vargas Guarategua
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Author: Juan Carlos Montes Álvarez
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Las Redes Neuronales Artificiales (RNAs) son técnicas muy utilizadas en diversos ámbitos de la ciencia e ingeniería, en este caso en particular, para la predicción de variables en recursos hídricos. En este documento se describen los pasos a seguir en el desarrollo de modelos de redes de distribución de agua potable (RDAP). Estos incluyen la elección de la división y preprocesamiento de los datos de entrada, la arquitectura de la red, la optimización de los pesos de conexión (entrenamiento) y la validación del modelo. Con el propósito de evaluar el desempeño de las redes neuronales artificiales, se eligieron tres (3) casos de estudio cuyas simulaciones se hicieron bajo distintas condiciones de consumo ampliando el rango de datos para el entrenamiento y predicción de las RNA. De las redes elegidas dos (2) hacen parte del Centro de Investigaciones en Acueductos y Alcantarillados (CIACUA), denominadas como R-28 y R-112, y el último caso de estudio corresponde a la red Matriz de la ciudad de Bogotá...
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Pages : 197
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En esta Tesis Doctoral se investiga el rendimiento de algoritmos para Redes Neuronales Artificiales (RNAs) en el contexto de aplicaciones relacionadas con la predicción de series temporales complicadas. Se postula un modelo basado en RBFs (Radial Basis Functions, Redes de Funciones Radiales) y en la descomposición ortogonal de matrices de datos formadas a partir de valores endógenos de series temporales,y se demuestra la capacidad del mismo para conseguir predicicones más precisas, con lo cual se puede ayudar a la mejora de acciones de control o de toma de decisiones en entornos industriales, sociales y económicos. El modelo descrito se denota por "NAPA-PRED" (Neural model with Automatic Parameer Adjustement for PREDiction; o Modelo Neuronal con Ajuste Automático de Parámetros para Predicción). Este modelo es capaz de determinar el número óptimo, así como la configuración o disposición temporal, de los retardos en los nodos de entrada.También es capaz de determinar el núemro óptimo (a efectos prácticos) de nodos o neuronas (RBFs) en la red neuronal artificial. También, se consigue una mejora adicional mediante la hibridación de este modelo con otras técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) para controlar el efecto de datos exógenos (externos a la serie), o la metodología estadística ARIMA para modelar y reducir el error de aproximación neuronal. Adicionalmente, se describe una nueva forma de paralelizar el esquema de descomposición matricial empleado, en lo que concierne a la transformación QR-cp, lo cual conduce a una ganancia de velocidad muy aceptable cuando se implementa el procedimiento sobre plataformas de cómputo relativamente asequible, como "clusters" de computadores personales. Las aplicaciones que se describen en las seccioens experimentales incluyen la predicicóna largo plazo de series temporales de comportamiento caótico, la mejora en la predicción del consumo en una red de distribución de aguas, o la predicción bursátil con datos de algunas compañías bancarias españolas.
Author: Esteban Patricio Manuel Fernández Arancibia
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Languages : es
Pages : 0
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Author: Raquel Flórez López
Publisher: Netbiblo
ISBN: 9788497452465
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 156
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Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
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Las redes de computadoras son vitales para los negocios, ya que me permiten compartir y acceder información, además de tener una amplia comunicación con las personas, día a día el avance de la tecnología hace que las redes de computadoras tengan mayor velocidad por lo tanto sean mas complejas, todo esto conlleva a que administrarlas sea todo un reto. Para tener una buena administración no importando la complejidad de la misma, es necesario contar con documentación que nos explique las características principales de la red, de tal manera que la administración se facilite. Existen herramientas que permiten al administrador realizar de manera eficiente su trabajo, estas herramientas son analizadores del tráfico y monitores de la red, lo único malo de estas herramientas es que quien las maneje debe ser un experto en el área capaz de entender e interpretar la información resultante de las mismas. Debido a esto algunas de estas herramientas utilizan la inteligencia artificial (IA) como auxilio en su labor. Un ejemplo del uso de IA son los sistemas expertos, la lógica difusa y las redes neuronales artificiales. Este proyecto usa las redes neuronales artificiales como una herramienta de predicción de errores en redes de computadoras. Palabras clave: Redes Neuronales Predicción Errores Computadoras.
Author: Zura Kakushadze
Publisher: Springer
ISBN: 3030027929
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 480
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Book Description
The book provides detailed descriptions, including more than 550 mathematical formulas, for more than 150 trading strategies across a host of asset classes and trading styles. These include stocks, options, fixed income, futures, ETFs, indexes, commodities, foreign exchange, convertibles, structured assets, volatility, real estate, distressed assets, cash, cryptocurrencies, weather, energy, inflation, global macro, infrastructure, and tax arbitrage. Some strategies are based on machine learning algorithms such as artificial neural networks, Bayes, and k-nearest neighbors. The book also includes source code for illustrating out-of-sample backtesting, around 2,000 bibliographic references, and more than 900 glossary, acronym and math definitions. The presentation is intended to be descriptive and pedagogical and of particular interest to finance practitioners, traders, researchers, academics, and business school and finance program students.
Author: Torsten P. Bohlin
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1846284031
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 363
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This book reviews the theoretical fundamentals of grey-box identification and puts the spotlight on MoCaVa, a MATLAB-compatible software tool, for facilitating the procedure of effective grey-box identification. It demonstrates the application of MoCaVa using two case studies drawn from the paper and steel industries. In addition, the book answers common questions which will help in building accurate models for systems with unknown inputs.
Author: Ian Nabney
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9781852334406
Category : Computers
Languages : en
Pages : 444
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Book Description
Getting the most out of neural networks and related data modelling techniques is the purpose of this book. The text, with the accompanying Netlab toolbox, provides all the necessary tools and knowledge. Throughout, the emphasis is on methods that are relevant to the practical application of neural networks to pattern analysis problems. All parts of the toolbox interact in a coherent way, and implementations and descriptions of standard statistical techniques are provided so that they can be used as benchmarks against which more sophisticated algorithms can be evaluated. Plenty of examples and demonstration programs illustrate the theory and help the reader understand the algorithms and how to apply them.
