Examinando por Materia "artificial neural network"

Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de Pronósticos de Alertas Tempranas Para Calderas a Gas en Productos Familia S.A.
    (Universidad EIA, 2014) Arango Vásquez, Juan Pablo
    Predecir el valor de una variable en un proceso, es una de las principales preocupaciones que afrontan las empresas y las personas alrededor del mundo, este es uno de los campos hoy en día en los cuales se invierte mucho dinero y tiempo con el fin de realizar estudios que permitan optimizar y predecir el comportamiento de las variables en los procesos. Para la solución de este problema, se han creado diferentes modelos estadísticos y computacionales entre los que se destacan los modelos por diseño de experimentos y regresión lineal, los cuales han sido utilizados ampliamente para pronosticar muchos tipos de variables. Pero debido a la gran cantidad de variables que intervienen en un proceso no siempre los resultados de los experimentos son satisfactorios. Debido a esto para reducir el ruido que genera la gran cantidad de variables se pueden utilizar sistemas por redes neuronales que nos ayuden a descartar variables en el proceso. En la empresa Familia S.A como requerimiento en la optimización de su proceso busca predecir los consumos de recursos energéticos de sus sistemas de generación de vapor, como solución a este problema se propone realizar un muestreo de las variable que a simple vista pueden ser las más importantes en el proceso, con el fin de obtener datos considerable sobre el comportamiento de las mismas, luego de conocer el comportamiento de las variables, se buscará un método de selección de variables, para reducir la cantidad y dejando así las variables más significativas para el proceso, para esto se usará sistemas de redes neuronales, los cuales arrojaban la incidencia de una variable en el proceso. Las variables de entrada de la red neuronal serán las variables muestreadas en un total de 32 y las variables de salida fueron los consumos de Gas, Electricidad y Agua. Después de determinar las variables que más inciden en los consumos, se crean diferentes diseños de experimentos con el objeto de manipular dichas variables y validar su incidencia en los consumos.