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dc.contributor.advisorPizarroso Gonzalo, Jaimees-ES
dc.contributor.advisorPortela González, Josées-ES
dc.contributor.authorRilo Sánchez, Santiagoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-04-24T10:43:48Z
dc.date.available2020-04-24T10:43:48Z
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/45885
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada/ Master in Smart Industryes_ES
dc.description.abstractEl propósito de este trabajo es estudiar y comparar arquitecturas alternativas de redes neuronales en problemas de predicción. Para llevar a cabo este estudio se comprobará empíricamente la eficacia de diferentes familias de redes neuronales, incluyendo al perceptrón multicapa, redes neuronales recurrentes y redes convolucionales. Como punto inicial del estudio, se documentará un extenso estado del arte donde se detallará cada alternativa en profundidad. El último capítulo del trabajo recogerá la aplicación práctica de las arquitecturas seleccionadas.es-ES
dc.description.abstractThe main objective of this project is to obtain a set of machine learning tools which are suited for prediction regarding time series. These algorithms will be neural networks of different families, including regular multilayer perceptrons, recurrent neural networks and convolutional neural networks. In order to choose the right models, an extensive state of the art will be carried out where the different neural structures will be explained in detail. A timeseries forecasting application will be performed to compare the performance of some of the models explained.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherH62-electronica (MII-N)es_ES
dc.titleAdvanced Neural Networks Architectures Research - Forecasting Recommendationses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsRedes neuronales, LSTM, predicción, GRU, Machine Learninges-ES
dc.keywordsNeural Networks, LSTM, GRU, forecasting, Machine Learningen-GB


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