Estudio de modelos de predicción para el consumo energético en el sector de construcción: una revisión de literatura
Descripción del Articulo
Este proyecto revisa diversos modelos de predicción utilizados para predecir el consumo energético en el sector de la construcción. Se analizarán modelos como las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y los bosques aleatorios, evaluando su precisión y aplicabilidad. El o...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
| Repositorio: | UCV-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/163007 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/163007 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Consumo energético Eficiencia energética Algoritmos Impacto ambiental https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01 |
| Sumario: | Este proyecto revisa diversos modelos de predicción utilizados para predecir el consumo energético en el sector de la construcción. Se analizarán modelos como las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y los bosques aleatorios, evaluando su precisión y aplicabilidad. El objetivo es presentar y describir la aplicabilidad de los principales modelos de predicción para el consumo energético en el sector construcción, proporcionando una visión comprensiva de las herramientas disponibles para la gestión y optimización del consumo energético en proyectos de construcción. Además, este estudio contribuye al cumplimiento del Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 7: Energía asequible y no contaminante, promoviendo una gestión energética más eficiente y sostenible en el sector. |
|---|
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).
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).
