Desarrollo y evaluación de modelos de machine learning en ambientes de computación en la nube enfocados a la generación hidroeléctrica

dc.contributor.advisor	Martínez Cruz, Carlos Eugenio
dc.contributor.author	De Paz Álvarez, José Ernesto
dc.contributor.author	Flores Flores, Salvador Amaru
dc.contributor.other	da13003@ues.edu.sv
dc.contributor.other	ff10002@ues.edu.sv
dc.date.accessioned	2026-02-26T14:57:08Z
dc.date.available	2026-02-26T14:57:08Z
dc.date.issued	2026-02
dc.description.abstract	En este trabajo se realiza un análisis de datos públicos de la central hidroeléctrica 5 de noviembre en los cuales se pretende muestra la desagregación de la inyección eléctrica total utilizando modelos de machine learning y computación en la nube tomando como base los datos de inyección total, niveles de embalse y vertido, publicados por la unidad de transacciones de manera horaria.
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14492/33037
dc.language.iso	es
dc.publisher	Universidad de El Salvador, Facultad de Ingeniería y Arquitectura
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International	en
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Machine Learning
dc.title	Desarrollo y evaluación de modelos de machine learning en ambientes de computación en la nube enfocados a la generación hidroeléctrica
dc.type	Thesis

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