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NotaPublicado: 27 Abr 2018, 17:41 
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Este estudio presenta tres técnicas de modelado para la predicción del consumo de energía eléctrica. Además del análisis de regresión tradicional, se consideran el árbol de decisión y las redes neuronales. La selección del modelo se basa en la raíz cuadrada del error cuadrático medio. En una aplicación empírica a un estudio de consumo de energía eléctrica, el árbol de decisión y los modelos de redes neuronales parecen ser alternativas viables al modelo de regresión gradual para comprender los patrones de consumo de energía y predecir los niveles de consumo de energía. Con la aparición del enfoque de minería de datos para el modelado predictivo, se pueden construir diferentes tipos de modelos en una plataforma unificada: implementar diversas técnicas de modelado, evaluar el rendimiento de diferentes modelos y seleccionar el modelo más apropiado para la predicción futura.


Adjuntos:
Regression Analysis Vs Decision Tree Vs Neural Networks.pdf [238.53 KiB]
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