Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial

Descripción del Articulo

Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un algoritmo avanzado que combine redes neuronales de memoria a largo plazo (LSTM) y evolución diferencial para la predicción precisa de los valores de indicadores de mantenimiento a lo largo del tiempo. La meta es mejorar la eficiencia en la gestión de act...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Aguirre Rodriguez, Gary Alexander, Urquiza Carrillo, Raul Kenjy
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/151870
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/151870
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Mantenimiento predictivo
Redes Neuronales LSTM
Evolución diferencial
Predicción temporal
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01
id UCVV_287085a60bbe0a20e1ea2a0890cb4ed5
oai_identifier_str oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/151870
network_acronym_str UCVV
network_name_str UCV-Institucional
repository_id_str 3741
dc.title.es_PE.fl_str_mv Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
title Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
spellingShingle Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
Aguirre Rodriguez, Gary Alexander
Mantenimiento predictivo
Redes Neuronales LSTM
Evolución diferencial
Predicción temporal
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01
title_short Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
title_full Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
title_fullStr Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
title_full_unstemmed Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
title_sort Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
author Aguirre Rodriguez, Gary Alexander
author_facet Aguirre Rodriguez, Gary Alexander
Urquiza Carrillo, Raul Kenjy
author_role author
author2 Urquiza Carrillo, Raul Kenjy
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Serrepe Ranno, Miriam Marcela
dc.contributor.author.fl_str_mv Aguirre Rodriguez, Gary Alexander
Urquiza Carrillo, Raul Kenjy
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Mantenimiento predictivo
Redes Neuronales LSTM
Evolución diferencial
Predicción temporal
topic Mantenimiento predictivo
Redes Neuronales LSTM
Evolución diferencial
Predicción temporal
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01
description Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un algoritmo avanzado que combine redes neuronales de memoria a largo plazo (LSTM) y evolución diferencial para la predicción precisa de los valores de indicadores de mantenimiento a lo largo del tiempo. La meta es mejorar la eficiencia en la gestión de activos al anticipar cambios en los indicadores clave. La metodología implica la implementación de LSTM para la captura de patrones temporales complejos, mientras que la evolución diferencial se utiliza para optimizar los parámetros del modelo. Los resultados demuestran la efectividad del algoritmo en la predicción de indicadores de mantenimiento, respaldando su utilidad en estrategias de mantenimiento predictivo.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-10-22T21:31:06Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-10-22T21:31:06Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12692/151870
url https://hdl.handle.net/20.500.12692/151870
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad César Vallejo
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional - UCV
Universidad César Vallejo
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UCV-Institucional
instname:Universidad Cesar Vallejo
instacron:UCV
instname_str Universidad Cesar Vallejo
instacron_str UCV
institution UCV
reponame_str UCV-Institucional
collection UCV-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/1/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/2/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/3/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/4/license.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/5/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/7/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/9/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.txt
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/6/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.jpg
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/8/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.jpg
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/10/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv f13c819d67da4c3e99c9aefa79c8f415
14470a0576225e223914ef2602bc7dfc
99f4d71101f25c26e00051f937c79aa0
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
4589054980be5e5ec8c51041337528d7
ea6c8daa500f992eed6bce91e8c02e31
b28cacb04648a05b36d8f3f2c29831e8
c6554496e9d6659ad2a8199373ce34ae
b56081b2724557fd3f0e3c1356150d50
c6554496e9d6659ad2a8199373ce34ae
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad César Vallejo
repository.mail.fl_str_mv repositorio@ucv.edu.pe
_version_ 1861806513825251328
spelling Serrepe Ranno, Miriam MarcelaAguirre Rodriguez, Gary AlexanderUrquiza Carrillo, Raul Kenjy2024-10-22T21:31:06Z2024-10-22T21:31:06Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12692/151870Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un algoritmo avanzado que combine redes neuronales de memoria a largo plazo (LSTM) y evolución diferencial para la predicción precisa de los valores de indicadores de mantenimiento a lo largo del tiempo. La meta es mejorar la eficiencia en la gestión de activos al anticipar cambios en los indicadores clave. La metodología implica la implementación de LSTM para la captura de patrones temporales complejos, mientras que la evolución diferencial se utiliza para optimizar los parámetros del modelo. Los resultados demuestran la efectividad del algoritmo en la predicción de indicadores de mantenimiento, respaldando su utilidad en estrategias de mantenimiento predictivo.TrujilloEscuela de Ingeniería Mecánica EléctricaSistemas y Planes de MantenimientoDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.Desarrollo económico, empleo y emprendimientoAcción por el climaSEMIPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVMantenimiento predictivoRedes Neuronales LSTMEvolución diferencialPredicción temporalhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencialinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería Mecánica EléctricaUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y ArquitecturaIngeniero Mecánico Electricista06437594https://orcid.org/0000-0001-9342-17174749357646638761713076Luján López, Jorge EduardoPelaez Chavez, Victor HugoSerrepe Ranno, Miriam Marcelahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALAguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdfAguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdfapplication/pdf673968https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/1/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdff13c819d67da4c3e99c9aefa79c8f415MD51Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdfAguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdfapplication/pdf2926365https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/2/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf14470a0576225e223914ef2602bc7dfcMD52Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdfAguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdfapplication/pdf686323https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/3/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf99f4d71101f25c26e00051f937c79aa0MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54TEXTAguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.txtAguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.txtExtracted texttext/plain56494https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/5/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.txt4589054980be5e5ec8c51041337528d7MD55Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.txtAguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.txtExtracted texttext/plain2657https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/7/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.txtea6c8daa500f992eed6bce91e8c02e31MD57Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.txtAguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.txtExtracted texttext/plain59140https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/9/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.txtb28cacb04648a05b36d8f3f2c29831e8MD59THUMBNAILAguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.jpgAguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5991https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/6/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-SD.pdf.jpgc6554496e9d6659ad2a8199373ce34aeMD56Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.jpgAguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6166https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/8/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK-IT.pdf.jpgb56081b2724557fd3f0e3c1356150d50MD58Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.jpgAguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5991https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/20.500.12692/151870/10/Aguirre_RGA-Urquiza_CRK.pdf.jpgc6554496e9d6659ad2a8199373ce34aeMD51020.500.12692/151870oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/1518702024-11-04 10:27:54.676Repositorio de la Universidad César Vallejorepositorio@ucv.edu.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
score 13.922664
Predicción de indicadores de mantenimiento de las camionetas HILUX utilizando LSTM soportado con algoritmo de evolución diferencial
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares