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http://hdl.handle.net/10553/77452
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Hernández, Carlos | en_US |
dc.contributor.author | Méndez Babey, Máximo | en_US |
dc.contributor.author | Aguasca Colomo, Ricardo | en_US |
dc.contributor.author | González Landín, Begoña | en_US |
dc.date.accessioned | 2021-02-01T18:54:34Z | - |
dc.date.available | 2021-02-01T18:54:34Z | - |
dc.date.issued | 2020 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10553/77452 | - |
dc.description.abstract | En las Islas Canarias (España), región ultraperiférica de la Comunidad Europea, la explotación de las energías renovables, como viento, oleaje y sol, proporciona una mayor independencia energética. Para ello es necesario desarrollar modelos de predicción que optimicen el aprovechamiento de dichos recursos. Específicamente, con sistemas de energía undimotriz, la eficiencia de los mismos requiere del conocimiento futuro de las olas incidentes. Con este propósito, se propone en este trabajo la utilización de herramientas basadas en Deep Learning. Además, para la validación de la propuesta, se realiza una comparación de rendimientos entre modelos predictivos basados en redes neuronales recurrentes, concretamente una extensión de estas denominadas LSTM (Long Short Term Memory), y un modelo de predicción autorregresivo cuyos parámetros se calculan utilizando las ecuaciones de Yule-Walker. Se han utilizado dos series temporales de datos de oleaje con distintas características. Para evaluar la eficiencia de los modelos propuestos se ha utilizado el error cuadrático medio, obteniendo los mejores resultados con la red Vanilla LSTM. | en_US |
dc.language | spa | en_US |
dc.source | International Conference of Production Research-Américas 2020 (ICPR-Américas 2020). Bahía Blanca, Argentina. 2020 | en_US |
dc.subject | 120304 Inteligencia artificial | en_US |
dc.subject | 1206 Análisis numérico | en_US |
dc.title | Redes neuronales LSTM aplicadas a la predicción de oleaje en tiempo real para generación de energía undimotriz en las Islas Canarias | en_US |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceobject | en_US |
dc.type | ConferenceObject | en_US |
dc.relation.conference | International Conference of Productions Research Americas 2020 (ICPR-Americas 2020) | en_US |
dc.investigacion | Ingeniería y Arquitectura | en_US |
dc.investigacion | Ciencias | en_US |
dc.type2 | Actas de congresos | en_US |
dc.utils.revision | Sí | en_US |
dc.date.coverdate | Diciembre 2020 | en_US |
dc.identifier.ulpgc | Sí | en_US |
dc.contributor.buulpgc | BU-INF | en_US |
item.fulltext | Sin texto completo | - |
item.grantfulltext | none | - |
crisitem.author.dept | GIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones | - |
crisitem.author.dept | IU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas | - |
crisitem.author.dept | Departamento de Informática y Sistemas | - |
crisitem.author.dept | GIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones | - |
crisitem.author.dept | IU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas | - |
crisitem.author.dept | Departamento de Ingeniería Electrónica y Automática | - |
crisitem.author.dept | GIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones | - |
crisitem.author.dept | IU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas | - |
crisitem.author.dept | Departamento de Matemáticas | - |
crisitem.author.orcid | 0000-0002-7133-7108 | - |
crisitem.author.orcid | 0000-0003-2217-8005 | - |
crisitem.author.orcid | 0000-0002-7915-0655 | - |
crisitem.author.parentorg | IU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas | - |
crisitem.author.parentorg | IU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas | - |
crisitem.author.parentorg | IU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas | - |
crisitem.author.fullName | Méndez Babey, Máximo | - |
crisitem.author.fullName | Aguasca Colomo, Ricardo | - |
crisitem.author.fullName | González Landín, Begoña | - |
crisitem.event.eventsstartdate | 10-12-2020 | - |
crisitem.event.eventsenddate | 11-12-2020 | - |
Appears in Collections: | Actas de congresos |
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