Evaluación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de días de cielo claro

dc.contributor.authorCinco Reynaga, Pablo
dc.contributor.authorLedesma, Rubén Darío
dc.date.accessioned2026-05-22T18:42:45Z
dc.date.available2026-05-22T18:42:45Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl 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.
dc.identifier.citationCinco 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
dc.identifier.issn2796-8111
dc.identifier.urihttps://riunsa.unsa.edu.ar/handle/123456789/351
dc.language.isoes
dc.publisherASADES
dc.subjectIrradiancia solar
dc.subjectGHI
dc.subjectAprendizaje Automático
dc.subjectMLP
dc.subjectKNN
dc.titleEvaluación de algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación de días de cielo claro
dc.typeArticulo

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