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dc.contributor.advisorGaliano Ibarra, Vicente-
dc.contributor.authorManzano Navarro, Aarón-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Computadoreses_ES
dc.date.accessioned2022-04-08T07:20:16Z-
dc.date.available2022-04-08T07:20:16Z-
dc.date.created2021-07-08-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11000/26560-
dc.description.abstractEn primer lugar, se seleccionarán una serie de datos relacionados con las características propias de la placa solar, de los que nos interesan unos parámetros determinados. Estos datos serán obtenidos gracias a la fuente de datos de NREL (laboratorio nacional de energías renovables). A continuación, se les realizará un preprocesamiento para transformarlos y reducir el valor de los errores encontrados para, en último lugar, quedarnos con los datos más útiles que nos permitan entrenar eficientemente la red neuronal. Dicha red se encargará de obtener las predicciones más reales posibles.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent92es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectinteligencia artificiales_ES
dc.subjectredes neuronaleses_ES
dc.subjectplacas solareses_ES
dc.subjectPythones_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleAplicaciones de la inteligencia artificial en el modelado de paneles solareses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)


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