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Autor:
Correa Correa, Edwin Adrián1 edcorreac@unal.edu.co, Franco Cardona, Carlos Jaime2 cjfranco@unal.edu.co
Publikováno v:
Producción Más Limpia. jul-dic2021, Vol. 16 Issue 2, p136-159. 24p.
Autor:
Valencia-Calvo, Johnny1 johnny.valencia@tdea.edu.co, Franco-Cardona, Carlos Jaime2 cjfranco@unal.edu.co, Olivar-Tost, Gerard3 golivart@unal.edu.co, Dyner-Rezonzew, Isaac4 idynerr@utadeo.edu.co
Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia. jul-dic2016, Vol. 12 Issue 24, p195-220. 26p.
Autor:
Franco-Cardona, Carlos Jaime1 cjfranco@unal.edu.co, Castañeda-Riascos, Mónica1 mcastanr@unal.edu.co, Valencia-Arias, Alejandro2 jhoanyvalencia@itm.edu.co, Bermúdez-Hernández, Jonathan2 jonathanbermudez@itm.edu.co
Publikováno v:
Dyna. Dec2015, Vol. 82 Issue 194, p160-169. 10p.
Autor:
Velásquez-Henao, Juan David1 jdvelasq@unal.edu.co, Franco-Cardona, Carlos Jaime1 cjfranco@unal.edu.co, Camacho, Paula Andrea1 pcamach@unal.edu.co
Publikováno v:
Dyna. Apr2014, Vol. 81 Issue 184, p11-19. 9p.
Autor:
Velásquez-Henao, Juan David1,2,3,4,5, Franco-Cardona, Carlos Jaime1,2,3,4,6 cjfranco@bt.unal.edu.co, Olaya-Morales, Yris2,6,7,8,9,10 yolayam@bt.unal.edu.co
Publikováno v:
Ingeniería y Universidad. ene-jun2012, Vol. 16 Issue 1, p135-146. 12p.
Publikováno v:
Dyna, Vol 78, Iss 167, Pp 36-43 (2011)
Repositorio UN
Universidad Nacional de Colombia
instacron:Universidad Nacional de Colombia
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Universidad Nacional de Colombia
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La predicción de la demanda es un problema de gran importancia para el sector eléctrico, ya que a partir de sus resultados, los agentes del mercado de energía toman las decisiones más adecuadas para su labor. En este artículo se presenta un aná
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::97a5aba517d7a154a17c2a9015bf376e
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49622358004
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49622358004
Publikováno v:
DYNA, Volume: 81, Issue: 183, Pages: 221-230, Published: FEB 2014
High growth in electricity demand and peaks in the load curve, caused mainly by households, require big investments in infrastructure that are used for short periods. Because of this, it is necessary to look for new developments that allow meeting th
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______618::69b25d97010e22db8470c282601e7d3d
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0012-73532014000100025&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0012-73532014000100025&lng=en&tlng=en
Publikováno v:
IAEE Conference Proceedings; 2019, p1-3, 3p
Publikováno v:
DYNA, Volume: 80, Issue: 180, Pages: 4-8, Published: AUG 2013
The combination of SARIMA and neural network models are a common approach for forecasting nonlinear time series. While the SARIMA methodology is used to capture the linear components in the time series, artificial neural networks are applied to forec
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______618::64d5a99694131af9ed6e01755b6ccf86
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0012-73532013000400001&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0012-73532013000400001&lng=en&tlng=en
Publikováno v:
DYNA, Volume: 80, Issue: 182, Pages: 66-73, Published: DEC 2013
Dyna, Vol 80, Iss 182, Pp 66-73 (2013)
Repositorio UN
Universidad Nacional de Colombia
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Dyna, Vol 80, Iss 182, Pp 66-73 (2013)
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En este artículo, se compara la precisión de los pronósticos para la aproximación de suavizado exponencial (ES, por su sigla en inglés) y redes neuronales de función de base radial (RBFNN, por su sigla en inglés) cuando se pronostican tres ser
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f692a5a82688dcd4a2cbbeddf5a9e083
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/74156
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