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    Comparativo de kernels sobre predicción de oferta de fuentes alternativas de energía

    Autor: 
    Mora-Paz, Héctor Andrés
    Fecha: 
    10/10/2019
    Palabra clave: 
    función kernel; redes neuronales artificiales; maquinas de vectores de soporte; energía fotovoltaica; imágenes satelitales; kernel function; artificial neural networks; support vector machines; photovoltaic energy; satellite images; Máster Universitario en Inteligencia Artificial
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/10020
    Open Access
    Resumen:
    La necesidad de mitigar la crisis del cambio climático y suplir la demanda energética, ha girado la atención hacia las fuentes de energías limpias, como la fotovoltaica. Promoviendo estudios enfocados en la oferta como en (Cabrera, 2016), donde se estructuraron para una superficie geográfica determinada, grandes bases de datos desde imágenes satelitales Landsat y MODIS de NASA, produciendo buenos patrones tanto en Redes Neuronales Artificiales (ANN) como en Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). No obstante aún no se ha evaluado el desempeño de estos algoritmos haciendo uso de funciones kernel como las propuestas por Belanche (2015). Para solventar esto en esta investigación se aporta con la adquisición eficiente de datos de entrenamiento desde Big data, especialización de los algoritmos ANN y SVM con kernels acoplados a scikit-learn, marco experimental para sintonización de hiperparámetros y discusión, donde se muestra que las funciones kernel consiguen mejorar los resultados del estado del arte.
    Descripción: 
    The need to mitigate the climate change crisis and meet the energy demand has turned attention to clean energy sources, such as photovoltaics. Promoting studies focused on supply as in (Cabrera, 2016), where large databases of NASA from Landsat and MODIS satellite images were structured for a given geographical area, producing good patterns in both Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM). However, the performance of these algorithms has not yet been evaluated using kernel functions such as those proposed by Belanche (2015). To solve this in this research, it is contributed with the efficient acquisition of training data from Big data, specialization of the ANN and SVM algorithms with kernels coupled to scikit-learn, experimental framework for hyperparameter tuning and discussion, where it is shown that the functions kernel manage to improve the results of the state of the art.
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    Nombre: Mora Paz, Héctor Andrés.pdf
    Tamaño: 3.335Mb
    Formato: application/pdf
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