000			02584nam a2200397Ia 4500
003			pecaunac
005			20250910172726.0
008			241211s2018 xx 000 0 und d
020			_afiee1598
040			_apecaunac _bspa
041			_aspa
082			_aT.D/621.3/A69
100	1		_aArellanos Tafur, Elmer Hugo
245		0	_aRedes neuronales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos _c/ Elmer Hugo Arellanos Tafur
264			_aCallao: _bUNAC, _c2018
300			_a268 páginas _bApéndices, figuras, cuadros.
500			_aIncluye anexos
502			_bTesis (Doctorado) _cUniversidad Nacional del Callao, Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Unidad de Posgrado, Doctor en Ingeniería Eléctrica. _d2018
504			_aIncluye bibliografía.
505			_aResumen. Abstract. Abstrait. Planteamiento de la investigación. Marco teórico. Variables e hipótesis. Metodología. Resultados. Discusión de resultados. Conclusiones. Recomendaciones. Referencias bibliográficas. Anexos. Apéndices.
520			_aLa investigación estudió la aplicación de las redes neuronales artificiales para la predicción de la generación de energía de colectores solares y paneles fotovoltaicos. La hipótesis consistió en que la utilización de redes neuronales artificiales vamos a tener un gran nivel de precisión en la predicción de la generación de energía de los colectores solares y paneles fotovoltaicos. El marco teórico abarcó los antecedentes y los principales conceptos relacionados a la inteligencia artificial, las redes neuronales artificiales, los colectores solares y los paneles fotovoltaicos, además de las fuentes de los registros de datos. La población de estudio estuvo conformada por un sistema de cincuenta colectores planos vacío, seis sistemas de energía solar para suelos de invernadero y tres huertos solares.
546			_aTexto en español.
650	1	0	_aRedes Neuronales Artificiales
650	2	0	_aColectores solares
650	3	0	_aPaneles fotovoltaicos
650	4	0	_aMétodos de predicción de energía solar
655		0	_aTesis de Doctorado _91854
700			_aArellanos Tafur. Elmer Hugo _93058
710			_aUniversidad Nacional del Callao _bFacultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Unidad de Posgrado _983
856			_uhttps://hdl.handle.net/20.500.12952/3900 _yTesis en el Repositorio Institucional Digital UNAC _zAcceso en línea
901			_cP53
902			_aEPIE
903			_aFIEE
942			_2ddc _cT.D
999			_c55170 _d55170