Modelo híbrido basado en stacking para mejorar la predicción de la temperatura del motor eléctrico raghavendra

Descripción del Articulo

La presente investigación tuvo como objetivo aplicar un modelo hibrido basado en Stacking para predecir la temperatura del motor eléctrico Raghavendra, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; la población estuvo conformada por 1,048,576 registros de temperatura de los mot...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Enco Guerrero, Jhony Alberto, Lorenzo Perez, Rocio Pilar
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/134910
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/134910
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Stacking
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Temperatura
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description La presente investigación tuvo como objetivo aplicar un modelo hibrido basado en Stacking para predecir la temperatura del motor eléctrico Raghavendra, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; la población estuvo conformada por 1,048,576 registros de temperatura de los motores eléctricos Raghavendra. La técnica de recolección de datos fue el análisis documental y el instrumento ficha de registro. Los resultados muestran que Stacking 1 obtuvo los mejores valores de R Squared con 99.87%, Mean absolute error con 0.15, Mean squared error con 0.53, Root mean squared error con 0.73 y Mean absolute percentage error con 0.00282%. Concluyendo que Stacking 1 fue el mejor algoritmo para predecir la temperatura del motor eléctrico Raghavendra.
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Concluyendo que Stacking 1 fue el mejor algoritmo para predecir la temperatura del motor eléctrico Raghavendra.TrujilloEscuela de Ingeniería Mecánica EléctricaModelamiento y Simulación de Sistemas ElectromecánicosBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientalDesarrollo 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:UCVStackingMachine learningTemperaturaMotor eléctricohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01Modelo híbrido basado en stacking para mejorar la predicción de la temperatura del motor eléctrico raghavendrainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería Mecánica EléctricaUniversidad César Vallejo. 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