Predicción de energía eólica con modelos autorregresivos
Author
Torrijos Moreno, JaimeEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2019-10Subjects
Predicción; energía eólica; series temporales; InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Este Trabajo Fin de Grado trata de definir la importancia del aprendizaje automático hoy en día. Además de mencionar distintos modelos de predicción más usados hoy en día, nos centraremos en el uso de modelos autorregresivos de cara a realizar predicción de energía eólica.
Así pues, empezaremos introduciendo y definiendo qué son series temporales, así como sus distintas propiedades, comportamientos y componentes, para posteriormente saber procesarlas, entender su descomposición y el cómo descomponerlas para, finalmente, aplicar modelos autorregresivos y realizar predicciones de producción de energía. Evidentemente, explicaremos los distintos modelos que emplearemos: autorregresivos, medias móviles y sus combinaciones y variantes que resultan en ARMA, ARIMA, SARIMA, ARMAX, ARIMAX y SARIMAX.
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