Predicción de la demanda eléctrica horaria mediante redes neuronales artificiales

Autores/as

  • Carlos Mallo-González Universidad de Oviedo España

Palabras clave:

Red Neuronal Artificial, Perceptrón Multicapa, Regresión no paramétrica, Aproximador universal, No-Linealidad, Curva de carga eléctrica, Predicción horaria

Resumen

En este trabajo se realiza una introducción a los modelos neuronales y se explora su aplicabilidad en el terreno de la economía cuantitativa como instrumento de modelización y predicción no paramétrica. A tal objeto hemos desarrollado un modelo de Red Neuronal Artificial que posteriormente aplicaremos en la predicción de la demanda horaria de energía eléctrica con datos reales. Los resultados así obtenidos fueron comparados con los ofrecidos por las metodologías convencionales de ajuste y predicción.

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Publicado

2004-12-31

Cómo citar

Mallo-González, C. (2004). Predicción de la demanda eléctrica horaria mediante redes neuronales artificiales. Revista Electrónica De Comunicaciones Y Trabajos De ASEPUMA, 5(1), 5–28. Recuperado a partir de https://revistas.uma.es/index.php/recta/article/view/19982