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dc.contributor.advisor | Rodríguez del Tío, María Pilar | es |
dc.contributor.author | Ganuza Galdeano, Amaia | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias | es |
dc.date.accessioned | 2016-09-21T14:54:00Z | |
dc.date.available | 2016-09-21T14:54:00Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/19106 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo comienza con una pequeña explicación sobre el funcionamiento del mercado eléctrico español y la manera en que éste es gestionado. Continúa con una breve explicación del método SOM (Self Organizing Map), que utilizaremos en la parte práctica para hacer predicciones de precios. Para la predicción horaria de los precios del mercado eléctrico se utilizan datos históricos. Para ellos se eligen modelos de predicción obtenidos a partir de dos técnicas diferentes: SOM y ARIMA. En nuestro ejemplo el método SOM realiza mejores predicciones que el modelo ARIMA ajustado como referencia, sin embargo, hay que tener en cuenta que no se han explotado todos los recursos que ésta última técnica ofrece, puesto que el objetivo principal del presente trabajo es la aplicación del modelo SOM para la predicción de los precios a corto plazo. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | [pendiente de asignar] | es |
dc.title | Predicción a corto plazo de precios del mercado eléctrico español | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Estadística | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International |
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- Trabajos Fin de Grado UVa [29685]
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