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Aplicación de un modelo de red neuronal

Sergio Valero VerdúCarolina Senabre Blanes

El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing Maps (SOM) para clasificar consumidores eléctricos a partir de históricos de datos reales de consumo. El espectro de datos de entrada está formado por más de 20 tipos de consumidores distintos de una misma región geográfica. La red neuronal SOM ha demostrado ser una eficaz herramienta para segmentar y clasificar consumidores a partir de sus perfiles de carga diarios y ha permitido identificar nuevos consumidores, no utilizados antes para entrenar el mapa. Esta identificación posterior y la asignación automática a un segmento o clúster de clientes permiten asociar nuevos consumidores a patrones de consumo previamente clasificados. Este procedimiento permitiría a compañías comercializadoras y a clientes conocer a partir de los datos de consumo diario a qué cluster de consumidores pertenece y elegir tarifas específicas en función del patrón de consumo de este grupo.

Redes neuronales Las redes neuronales multicapa de tipo feedforwardcon aprendizaje por algoritmo de retropropagación (Rumelhart et al., 1986) son un tipo de estructura de computación paralela, donde muchas pequeñas unidades de cálculo llamadas neuronas están masivamente interconectadas con la capa anterior, de donde reciben la información, y con la capa posterior, hacia donde la transmiten. modelo es el más utilizado en la actualidad, extendiéndose su aplicación a casi todos los ámbitos técnicos. La popularidad de este modelo de redes neuronales no se debe únicamente al éxito obtenido por su aplicación práctica, sino que existen demostraciones teóricas, que permiten explicar su éxito.

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9788499486758 ISBN
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Sofi Voighua

Descargar libro Aplicación De Un Modelo De Red Neuronal No Supervisado A La Clasificación De Consumidores Eléctricos - El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing 3. MODELO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Una red neuronal es un sistema que imita el cerebro humano en la transformación de entradas en una o más salidas con un conjunto de neuronas. Para encontrar el modelo más eficiente en este estudio se utilizaron las redes multinivel siempre hacia ade-lante (MLFN) y las redes neuronales

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años en torno a la aplicación de las redes neuronales artificiales en el ámbito del análisis de datos. Los campos de aplicación tratados son: el análisis de datos aplicado a conductas adictivas, el análisis de supervivencia, y el estudio del efecto de las variables de entrada en una red neuronal.

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Noe Schulzzo

2. Modelo de una red neuronal Las redes neuronales son modelos matemáticos que intentan reproducir el comportamiento del cerebro humano. El principal objetivo de este modelo es la construcción de sistemas capaces de presentar un cierto comportamiento inteligente. Esto implica la capacidad de aprender a realizar una determinada tarea.

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Palabras claves: red neuronal artificial de Base Radial, diagnóstico de fallos, ... de neuronas ocultas en dependencia de la aplicación, por ejemplo la mostrada ... El trabajo es organizado de la siguiente manera: se presenta el marco teórico correspondiente y los antecedentes, la aplicación de las técnicas de estimación y ...

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22 Feb 2018 ... Las arquitecturas de los modelos de aprendizaje profundo son redes neuronales profundas y han sido aplicadas exitosamente a campos ... En el quinto capítulo se describe la metodología para construir dos modelos de Red Neuronal Artificial con Retropropagación del Error: uno para realizar el ajuste ...