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Rios Sanchez, BelenDirector
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Trabajo fin de grado (TFG)

Predicción de demanda de gas y electricidad utilizando técnicas estadísticas avanzadas e inteligencia artificial

Fecha de lectura: 2024-06-01 Centro: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM) | ID: https://oa.upm.es/82673/

Autor/a: Filgueira Fernández, Guillermo

Director/a: Rios Sanchez, Belen ; Reneses Guillén, Javier

Resumen

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/; info:eu-repo/semantics/openAccess (Rights)
Palabras clave
Energía eléctricaInformática

Indicios de calidad

Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/82673/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

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