Evaluación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de días de cielo claro
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Fecha
2025
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Editor
ASADES
Resumen
El siguiente trabajo busca aplicar y comparar diferentes algoritmos de aprendizaje automático al problema de identificar días de cielo claro en los conjuntos de datos de radiación solar, con el objetivo de evaluar su desempeño. Se utilizará un conjunto de datos de la localidad de Cerrillos, Salta, Argentina para entrenar diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado (Perceptrón multicapa y K-vecinos más cercanos), implementando técnicas de reducción de dimensión (Análisis de componen- tes principales), estimación de hiperparámetros (gridsearch) y, por último, se contrastarán los resultados mediante una matriz de confusión utilizando la precisión como métrica de desempeño.
Descripción
Palabras clave
Irradiancia solar, GHI, Aprendizaje Automático, MLP, KNN
Citación
Cinco Reynaga, Pablo - Evaluación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de días de cielo claro / Pablo Cinco Reynaga y Rubén Darío Ledesma. En Avances Energías Renovables Y Medio Ambiente - AVERMA Vol 29(2025). Pág. 568–575