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Título : DESARROLLO DE MODELOS PREDICTIVOS PARA PREDICCIÓN DEL VOLTAJE DE UNA CELDA DE COMBUSTIBLE MICROBIANA DE SEDIMIENTOS
Autor : ARANDA SAINZ, MARCO ANTONIO
metadata.dc.subject.other: Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Optimización de hiperparámetros
Celdas de combustible microbianas de sedimentos
Series de tiempo
Fecha de publicación : 2025-08-12
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Culiacán
Descripción : Las celdas de combustible microbianas de sedimentos (CCMS) representan una alternativa prometedora para la producción de energía limpia y sostenible, esto frente a otras fuentes de energías limpias las cuales su fabricación trae consigo desechos y ser invasivas al medio ambiente. En esta tesis se plantea desarrollar el modelado del comportamiento del voltaje de las CCMS a través de herramientas de aprendizaje automático y profundo. Para ello se probaron distintos enfoques de regresión, así como pronostico, utilizando K-Vecinos Más Cercanos (KNN), XGBoost y redes neuronales LSTM. Los datos utilizados fueron preprocesador por técnicas de imputación, normalización y detección de valores atípicos, los cuales se utilizaron para probar distintas configuraciones de hiperparametros en los modelos de regresión, así como distintas ventanas en el caso de los modelos de pronostico. Los resultados mostraron que el modelo LSTM obtuvo el mejor desempeño predictivo al lograr mimetizar correctamente el funcionamiento del voltaje de las CCMS
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Aparece en las colecciones: INGENIERIA EN MECATRONICA



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