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Diseño de un prototipo de sistema de monitoreo y predicción del consumo eléctrico en zonas residenciales usando redes neuronales artificiales

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dc.contributor.advisor Saldaña Enderica, Carlos Alberto
dc.contributor.author Villao Paredes, Kevin Adrian
dc.date.accessioned 2023-09-22T14:40:14Z
dc.date.available 2023-09-22T14:40:14Z
dc.date.issued 2023-09-21
dc.identifier.citation Villao Paredes, Kevin Adrian (2023). Diseño de un prototipo de sistema de monitoreo y predicción del consumo eléctrico en zonas residenciales usando redes neuronales artificiales. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 136p. es
dc.identifier.other UPSE-TEA-2023-0006
dc.identifier.uri https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10324
dc.description.abstract El consumo eléctrico ha adquirido un rol esencial en la administración eficiente de recursos y la búsqueda de eficiencia óptima. Este estudio fusiona redes neuronales artificiales (RNA) e Internet de las cosas (IoT) en un enfoque exploratorio que culmina en un prototipo de predicción de consumo eléctrico en hogares. La sinergia de RNA e IoT permite la recopilación y análisis de datos, proporcionando información sobre la potencia eléctrica de dispositivos en viviendas. El propósito central de este proyecto es crear un prototipo de monitoreo de consumo energético para zonas residenciales con alto consumo eléctrico. Empleando técnicas avanzadas, como redes neuronales artificiales para predecir el consumo de los próximos meses, los usuarios podrán tomar decisiones informadas para optimizar su consumo y reducir costos, disminuyendo el impacto ambiental. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena. 2023 es
dc.rights openAccess es
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ *
dc.subject CONSUMO ELECTRICO es
dc.subject NEURONAS ARTIFICIALES es
dc.subject POTENCIA es
dc.title Diseño de un prototipo de sistema de monitoreo y predicción del consumo eléctrico en zonas residenciales usando redes neuronales artificiales es
dc.type bachelorThesis es
dc.pages 136 p. es


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