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dc.contributor.advisor | López Patiño, José Enrique | es_ES |
dc.contributor.author | Chilet Vera, Álvaro | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-09-14T10:26:03Z | |
dc.date.available | 2023-09-14T10:26:03Z | |
dc.date.created | 2023-07-07 | es_ES |
dc.date.issued | 2023-09-14 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/196403 | |
dc.description.abstract | [ES] El objetivo del TFG es la creación de un algoritmo capaz de predecir la reposición de hipoclorito en los procesos de potabilización del agua. Los depósitos de potabilización actuales están provistos de sensores que nos facilitan datos del estado del agua de manera fiable. Se han recogido datos durante más de un año con una periodicidad diaria. Estos datos han sido procesados con técnicas de Deep Learning y la implementación de redes neuronales recurrentes. La predicción busca analizar cuánto hipoclorito se gasta para potabilizar el agua y cada cuanto habría que hacer una compra de esta sustancia. Se han empleado redes recurrentes debido a que estas son las más eficientes trabajando con predicciones sobre una línea temporal. El proyecto expondrá los resultados y diferentes técnicas que ayudarán a la hora de evaluar la precisión de esta red y se explicarán las líneas futuras de procedimiento a la hora de la implantación real de este algoritmo. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] The objective of the TFG is the creation of an algorithm capable of predicting the replacement of hypochlorite in the processes of water purification. Current purification tanks are equipped with sensors that provide us with data on the state of the water in a reliable manner. Data have been collected for more than a year on a daily basis. These data have been processed with Deep Learning techniques and the implementation of recurrent neural networks. The prediction seeks to analyze how much hypochlorite is spent to make the water drinkable and how often a purchase of this substance would have to be made. Recurrent networks have been used because these are the most efficient working with predictions on a time line. The project will expose the results and different techniques that will help when evaluating the precision of this network and will explain the future lines of procedure when it comes to the actual implementation of this algorithm. | en_EN |
dc.format.extent | 53 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Ciencia de datos | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje profundo | es_ES |
dc.subject | Red neuronal recurrente | es_ES |
dc.subject | Hipoclorito | es_ES |
dc.subject | Algoritmo | es_ES |
dc.subject | Predicción | es_ES |
dc.subject | Entrenamiento. | es_ES |
dc.subject | Data science | en_EN |
dc.subject | Artificial intelligence | en_EN |
dc.subject | Machine learning | en_EN |
dc.subject | Deep learning | en_EN |
dc.subject | Recurrent neural network | en_EN |
dc.subject | Hypochlorite | en_EN |
dc.subject | Algorithm | en_EN |
dc.subject | Prediction | en_EN |
dc.subject | Training. | en_EN |
dc.subject.classification | INGENIERÍA TELEMÁTICA | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació | es_ES |
dc.title | Elaboración de un algoritmo predictivo para la reposición de hipoclorito en los depósitos mediante técnicas de Machine Learning | es_ES |
dc.title.alternative | Development of a predictive algorithm for hypochlorite replenishment in tanks using Machine Learning techniques | es_ES |
dc.title.alternative | Elaboració d un algoritme predictiu per a la reposició d hipoclorit en els depòsits mitjançant tècniques de Machine Learning | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Chilet Vera, Á. (2023). Elaboración de un algoritmo predictivo para la reposición de hipoclorito en los depósitos mediante técnicas de Machine Learning. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/196403 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\157828 | es_ES |