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dc.date.accessioned 2012-09-05T12:46:05Z
dc.date.available 2012-09-05T12:46:05Z
dc.date.issued 2008
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/20512
dc.description.abstract El presente trabajo describe los resultados generales de la investigacion realizada para la predicción de la demanda energética en la Republica Argentina desde un caso de estudio particular. Dicho caso permite abordar cuestiones particulares, como la penalización correspondiente a la fuente de energía particular. Se ha elegido como caso de estudio la demanda de gas natural debido a que ésta ofrece la mayor complejidad respecto a las otras fuentes. Con el fin de resolver el problema de la predicción de la demanda se construye un ensamblado de redes neuronales previamente obtenidas y evaluadas. es
dc.format.extent 24-28 es
dc.language es es
dc.subject demanda de energía es
dc.subject Intelligent agents es
dc.subject gas natural es
dc.subject predicciones es
dc.title Predicción de consumo de energía basada en sistemas conexionistas es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Martínez, Javier es
sedici.creator.person Navarro, Carlos Ramón es
sedici.creator.person Ierache, Jorge Salvador es
sedici.description.note Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2008-05
sedici.relation.event X Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)