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dc.contributor.advisorGarrido-Márquez, Daniel 
dc.contributor.advisorMartín-Fernández, Cristian 
dc.contributor.authorRuiz Suárez, Yeray
dc.contributor.otherLenguajes y Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.date.accessioned2022-09-21T10:42:31Z
dc.date.available2022-09-21T10:42:31Z
dc.date.issued2022-07
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/25049
dc.description.abstractDebido a la entrada en vigor de la nueva ley que aprobó el cambio de tarifa del consumo eléctrico en España, el precio del kWh ha ido en aumento, por lo que urge la necesidad de encontrar soluciones para evitar altos costes en la factura eléctrica. El grupo ERTIS de la Universidad de Málaga acepta el reto iniciando el proyecto K-Project que se basa en la construcción de un prototipo inteligente, llamado Smart Meter, capaz de monitorizar el consumo y proporcionar al usuario una mayor accesibilidad a los datos del consumo eléctrico. Este documento relata la parte del proyecto referente a la detección de patrones de consumo energético y la predicción de valores de consumo mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y machine learning. En él se detallan todos los procesos de extracción, análisis y preprocesamiento de los datos además del posterior entrenamiento de series temporales referentes al consumo eléctrico y el análisis de los resultados. Finalmente se lleva a cabo la elaboración de un servicio para poder generar predicciones a los modelos entrenados desde una API web que seguidamente muestra los resultados obtenidos y realiza una comparación respecto a los valores reales y un análisis del error.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectEnergía - Consumoes_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectInformática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subjectGrado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subject.otherMachine Learninges_ES
dc.subject.otherTensorflowes_ES
dc.subject.otherConsumo eléctricoes_ES
dc.subject.otherPredicciónes_ES
dc.subject.otherSeries temporaleses_ES
dc.titleAplicación de técnicas de Machine Learning para la detección de patrones de consumo energéticoes_ES
dc.title.alternativeMachine Learning application to detect energy consumption patternses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.rights.ccAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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