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ENFOQUE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA DETECTAR ANOMALIAS Y
PRONOSTICAR…
ENFOQUE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA DETECTAR ANOMALIAS Y
PRONOSTICAR SERIES TEMPORALES DE DISPOSITIVOS IOT
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CONCLUSIÓN
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Modelos Prophet y LightBGM predicen el consumo de energia futuro de acuerdo a la información metereológica y de series temporales
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METODOLOGÍA
IOT
sistema que interconecta
cosas cotidianas, enmendado con dispositivos, sensores, software
Aprendizaje automático
Utilizado para procesar y extraer información oculta de vastas fuentes de datos, como sensores meteorológicos y energéticos
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Comparativas
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El rendimiento de los modelos VAR presentan un mejor rendimiento a los modelos de la ultima generación
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