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dc.contributor.authorCorredor Reyes, Claudia
dc.contributor.authorIsaquita Pacheco, Juan Pablo
dc.date.accessioned2018-04-19T12:39:27Z
dc.date.accessioned2020-04-16T17:52:44Z
dc.date.accessioned2023-05-10T17:54:50Z
dc.date.available2018-04-19T12:39:27Z
dc.date.available2020-04-16T17:52:44Z
dc.date.available2023-05-10T17:54:50Z
dc.date.created2017
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/96341
dc.description.abstractLos indicadores de calidad de suministro de energía eléctrica son claves para CODENSA S.A. El modelo predictivo desarrollado permite pronosticar su comportamiento, a través de la segmentación de los indicadores de acuerdo con la clasificación de las incidencias en con y sin aviso y en los niveles de tensión en los cuales se presenta. Esta segmentación permite estimar el valor de los indicadores, mediante la suma de sus componentes. Para la implementación de los modelos se selecciona el algoritmo naive, por medio de la descomposición de tendencia y estacionalidad STL, obteniendo una confianza total del modelo superior al 80%.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMinería de datosspa
dc.subjectModelo predictivospa
dc.subjectSAIDIspa
dc.subjectSAIFIspa
dc.subjectPronosticospa
dc.titleModelo de minería de datos predictiva para el pronóstico de indicadores de calidad de suministro Saidi y Saifispa


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