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‣ Caracterización geoquímica e identificación de zonas de anomalías en la cordillera de la costa entre los 20°S y 21°S, I Región de Tarapacá Chile

Ramirez Mora, Catalina Natalia
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
Português
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100.14815%
Geóloga; En este trabajó se estudió la composición química de la fracción 180 µm de sedimentos de drenaje en la Cordillera de la Costa de la I Región de Tarapacá, entre los 20°S y 21°S. Este trabajo se enmarca en el contexto del Mapa Geoquímico Regional de la Hoja de Iquique, del Servicio Nacional de Geología y Minería, el cual involucra muestreo de baja densidad (1 muestra cada 20 km2) a escala 1:250.000. El objetivo principal de esta memoria es establecer una línea de base para estos sedimentos, mediante la identificación y caracterización geoquímica de la zona, el reconocimiento de los factores que determinan estas concentraciones y la delimitación de zonas anómalas a partir de la generación de información geoquímica. Para lo anterior se utilizaron métodos estadísticos como el diagrama de caja y bigotes de cercos interiores de Tukey (1977), para identificar valores anómalos; así como de diagramas combinados y elaboración de mapas de puntos para. Paralelamente se utilizó el algoritmo de Redes Neuronales Artificiales, para establecer relaciones geoquímicas entre los sedimentos. Del mismo modo se propone una nueva metodología llamada Índice de Anomalía, la cual favorece la identificación de áreas donde se concentran valores anómalos de un elemento o conjunto de elementos. Con un criterio metalogénico se identificaron tres zonas anómalas...

‣ Aplicación de redes neuronales artificiales para el modelamiento geoquímico y prospección de la zona de alteración hidrotermal del Complejo Tres Puntas, región de Atacama, Chile

Guiresse Torres, Claudio Gastón
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
Português
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Geólogo; El presente estudio se realizó en el Complejo Volcánico Tres Puntas, el cual presenta una extensa zona de alteración hidrotermal ubicada en la Cordillera Claudio Gay, Región de Atacama, en el noreste de la franja de Maricunga. Dado su contexto geodinámico y metalogénico, el área de estudio presenta un gran interés para la prospección de metales preciosos. En el área de estudio se realizó una campaña de exploración básica, en la cual se recolectaron 113 muestras de superficie (rocas y suelo) y se reconocieron las características litológicas, mineralógicas y texturales de varios de los puntos de muestreo. Se analizó la composición química de roca total de las muestras, obteniéndose concentraciones para 49 elementos mayores y trazas, respectivamente mediante ICP-MS e ICP-ES. Asimismo se obtuvieron las concentraciones de Au mediante AAS, utilizando un ensayo de fusión a fuego. En términos generales, las características geoquímicas, mineralógicas y de alteración, son compatibles con un sistema epitermal de Au de alta sulfuración. Los datos geoquímicos fueron estudiados utilizando redes neuronales artificiales (RNA). La aplicación de esta técnica permitió realizar un análisis multi-elemento de este set de datos...

‣ Elaboración de la cartografía climática de temperaturas y precipitación mediante redes neuronales artificiales : caso de estudio en la Región del Libertador Bernardo O"Higgins

Neira Román, Fernando Andrés
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
Português
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Memoria para optar al título profesional de Ingeniero en Recursos Naturales Renovables; La cartografía climática es de interés científico, económico y ambiental. En el caso de Chile, actualmente se encuentra dispersa, en escala inapropiada o no disponible en formato digital. Esta se ha generado a partir de diferentes áreas, y elaborado tradicionalmente mediante la interpolación de datos de estaciones meteorológicas, usando métodos lineales o trazado experto de isolíneas. Los métodos lineales están limitados debido a su naturaleza (Lam, 1983; Dowd, 1994), en cambio el trazado isolíneas se ve limitado por el conocimiento de la zona. Actualmente las Redes Neuronales Artificiales (RNA) buscan superar estas limitaciones, y poseen la ventaja de ser funciones no lineales con capacidad de aprendizaje. Este estudio es sobre la elaboración de cartografía climática de temperatura media mensual (TMM) y precipitación media mensual (PMM) de la Región del Libertador General Bernardo O’Higgins, mediante el uso de RNA. Para este fin se hizo usó de información de TMM y PMM de estaciones meteorológicas, la que se complementó con información fisiográfica (Latitud, Longitud, Altitud, Exposición, Pendiente, Vegetación, Distancia de la costa). Esto sirvió de insumo para los modelos topoclimáticos mensuales de RNA multicapa del tipo “feed-forward”. Cada mes contó con tres modelos...

‣ Método para la Generación de Pérfiles de Demanda en Comunidades Aisladas y Predicción de Demanda de Corto Plazo, para Micro-Redes Basadas en Energías Renovables

Llanos Proaño, Jacqueline del Rosario
Fonte: Universidad de Chile; CyberDocs Publicador: Universidad de Chile; CyberDocs
Tipo: Tesis
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110.73776%
“Método para la Generación de Perfiles de Demanda en Comunidades Aisladas y Predicción de Demanda de Corto Plazo, para Micro-redes Basadas en Energías Renovables” El incremento del abastecimiento energético en comunidades aisladas empleando fuentes renovables, ha impulsado el estudio de la demanda eléctrica en estas zonas. Como etapa inicial de este tipo de proyectos se requieren perfiles de demanda eléctrica futuros que reflejen el comportamiento de los usuarios al disponer de energía ininterrumpida. Estos perfiles permiten además dimensionar las unidades de generación. Una herramienta importante en micro-redes eléctricas basadas en energías renovables es el sistema de gestión de la energía (EMS) que proporciona consignas óptimas a las unidades de generación, basadas en: predictor de recursos de energía, y predictor de demanda eléctrica. Esta tesis se enfoca en el desarrollo de un método que permita obtener perfiles de demanda diarios para comunidades aisladas que no cuentan con energía eléctrica, o que disponen de suministro eléctrico en horarios limitados. La propuesta es un método que incorpora un modelo que procesa entradas como: el número de habitantes, número de casas, número de escuelas...

‣ Técnicas avanzadas para la predicción de la variación del precio de la acción de BHP Billiton

Arancibia V., Natalia; Soto A., Patricia
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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100.13751%
Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas; No disponible a texto completo; El estudio realizado analiza la eficiencia de modelos predictivos multivariados basados en técnicas de Algoritmo Genético, Redes Neuronales y Lógica Borrosa. Específicamente, en este estudio se determina la capacidad predictiva de los modelos analizando para ello el porcentaje de predicción del signo (PPS), comparación de la rentabilidad promedio que se obtendría con una estrategia de inversión activa versus una estrategia pasiva o Buy & Hold y la significancia estadística. Para el análisis se utiliza la variación del precio del fin de semana que han experimentado los ADR1 que son transados en la bolsa de Nueva York por BHP Billiton Limited para el período comprendido entre Abril de 2002 a Diciembre de 2006. El mejor modelo a recomendar se establece teniendo en cuenta que un PPS extramuestral mayor al 60% es un porcentaje de acierto significativo en el signo de la variación del precio, que la rentabilidad del modelo debe estar por sobre la rentabilidad Buy & Hold y además considerando la significancia estadística obtenida

‣ Redes neuronales aplicadas a la predicción del tipo de cambio

Arce Nuñez, Pablo; Miqueles P., Luisa; Sepúlveda A., Karina
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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100.38836%
Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas; No disponible a texto completo; En las diferentes disciplinas de la ciencia, podemos ver que todos los días se hacen esfuerzos importantes para poder determinar con mayor certeza los fenómenos a los que nos vemos afectados. Para ello, se han implementado diversas técnicas de predicción con el propósito de obtener mejores resultados frente a estos nuevos eventos. Dichos esfuerzos responden a la necesidad de las personas de disminuir el riesgo en la toma de decisiones y su aversión al riesgo en cuanto a las opciones que tienen que tomar. En las finanzas la historia es muy parecida. Durante mucho tiempo las personas han buscado poder acceder a mayor información, que les permita tomar decisiones de una forma correcta, en donde las posibilidades de "equivocarse" sean las mínimas y el éxito en la toma de decisiones sea lo más alto posible. A medida que ha pasado el tiempo, nos hemos visto expuestos a diversas técnicas para poder predecir los fenómenos futuros, ellas están basadas en la premisa de que los elementos que suceden en la práctica no son un efecto aleatorio, sino que representan de alguna manera tendencias que podrían ser explicadas de cierta forma por algún modelo.

‣ Predicción de signo semanales de las acciones de Falabella, Ripley, CENCOSUD y D&S con redes neuronales

Arancibia V., Franco; Loehnert T., Francisco; Soto R., Gerardo José
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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100.39489%
En las diferentes disciplinas de la ciencia, podemos ver que todos los días se hacen esfuerzos importantes para poder determinar con mayor certeza los fenómenos a los que nos vemos afectados. Para ello, se han implementado diversas técnicas de predicción con el propósito de obtener mejores resultados frente a estos nuevos eventos. Dichos esfuerzos responden a la necesidad de las personas de disminuir el riesgo en la toma de decisiones y su aversión al riesgo en cuanto a las opciones que tienen que tomar. En las finanzas la historia es muy parecida. Durante mucho tiempo las personas han buscado poder acceder a mayor información, que les permita tomar decisiones de una forma correcta, en donde las posibilidades de "equivocarse" sean las mínimas y el éxito en la toma de decisiones sea lo más alto posible. A medida que ha pasado el tiempo, nos hemos visto expuestos a diversas técnicas para poder predecir los fenómenos futuros, ellas están basadas en la premisa de que los elementos que suceden en la práctica no son un efecto aleatorio, sino que representan de alguna manera tendencias que podrían ser explicadas de cierta forma por algún modelo. Es así como nacen, por ejemplo, las técnicas con esquema y comportamiento lineal...

‣ Aproximación al Desarrollo de Procesos Automatizados de Selección de Funciones de Activación en Redes Neuronales, y Evidencia de sus Efectos

Catalán Cabezas, Rubén Humberto
Fonte: Universidad de Chile; Programa Cybertesis Publicador: Universidad de Chile; Programa Cybertesis
Tipo: Tesis
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110.56505%
Esta investigación evidencia las ventajas de automatizar el funcionamiento de una red neuronal, en el contexto de aplicaciones financieras de valoración de activos y portafolios. Demostramos que el establecimiento de forma manual de las funciones de activación tiene efectos adversos sobre la efectividad de la red; en términos de los niveles de error alcanzados. Se encuentra que el hacer una elección óptima puede disminuir entre un 20% y un 95% el ECM del modelo. Además se desarrollan las bases de un modelo teórico de resolución de Redes Neuronales que no requiere de la selección de una función de activación, ya que éstas son resultado del proceso de optimización del modelo

‣ Identificación de daño en estructuras de barras utilizando métodos de sub-estructuración y redes neuronales

Aracena Montalbán, Fabiola Macarena
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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111.17194%
Ingeniera Civil Mecánica; Toda estructura en ingeniería se encuentra expuesta al daño y deterioro durante su vida útil. La información oportuna del deterioro que presenta puede incrementar la seguridad en su uso y mejorar su confiabilidad, además de reducir significativamente los costos asociados al mantenimiento. El uso de Redes Neuronales Artificiales (ANN en inglés artificial neural network) ha sido considerado en la detección de daño porque luego que la ANN es entrenada, utilizarla implica solo un gasto menor de recursos computacionales, lo que la hace idónea para monitoreo en tiempo real. Sin embargo, en la etapa de entrenamiento es necesaria gran capacidad computacional, la cual crece con la complejidad de la estructura. Además, mientras más elementos se quieran detectar con una red, más difícil se vuelve el entrenamiento y peores son los resultados. Esto último hace que la aplicación directa de redes neuronales en estructuras complejas sea casi imposible. Una solución es dividir la estructura en sub-estructuras y entrenar una red para cada sub-estructura por separado, este método se conoce como sub-estructuración. En el presente trabajo se obtiene un algoritmo capaz de identificar daño en estructuras de barras por medio del método de subestructuras combinado con ANN. Las frecuencias de resonancia y anti-resonancia de la estructura son las variables de entrada sensibles al daño y las variables de salida son factores de reducción de rigidez para cada elemento. El trabajo se divide en dos etapas principales; primero se modela en MATLAB la estructura mediante elementos finitos y se realiza un análisis con daño simulado...

‣ Entrenamiento de una red neuronal para la detección de daños en una viga usando frecuencias de anti-resonancia cruzadas

Rivera Torres, Álvaro Iván
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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100.569375%
Ingeniero Civil Mecánico; La necesidad por desarrollar métodos cuantitativos para la detección de daño que puedan ser utilizados en estructuras complejas ha llevado a una continua investigación de métodos basados en los cambios en las características vibracionales de una estructura. Estos métodos son capaces de detectar daños pequeños en cualquier sector de una estructura. Tienen la ventaja que la ubicación del daño no debe ser conocida a priori y tampoco es necesario tener acceso a ella. Un área con potencial y que aún está en investigación, es el uso de las anti-resonancias en la detección de daño. Las anti-resonancias se pueden determinar de manera más precisa que los modos normales (usualmente utilizados), lo que puede resultar en una evaluación más precisa del daño. Este trabajo busca desarrollar un algoritmo de detección de daño utilizando anti-resonancias cruzadas y redes neuronales. Las redes neuronales artificiales son eficientes técnicas computacionales, usadas ampliamente para solucionar problemas complejos en muchos campos del conocimiento. El método se valida mediante datos simulados y experimentales de una viga libre y empotrada en distintas situaciones de daño. El estudio se estructura de la siguiente manera: Se generan los modelos en elementos finitos de las vigas y se crean las bases de datos analíticas de los casos de falla. Con las bases se entrenan las RNAs...

‣ Conversión de Texto a Voz Mediante Reglas y Redes Neuronales: Traducción de Texto a fonemas más acentuación y puntuación

Smith Torres, Roberto Ignacio
Fonte: Universidad de Chile; Programa Cybertesis Publicador: Universidad de Chile; Programa Cybertesis
Tipo: Tesis
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121.28404%
Para facilitar el acceso de las personas no-videntes al contenido de un texto se han desarrollado diversos sistemas, tanto mecánicos como electrónicos. De todos ellos, los lectores computarizados de textos han demostrado presentar mayores ventajas en cuanto a su facilidad de uso, cobertura, costo y calidad. Además, permiten el acceso directo a textos de publicación periódica, como diarios o páginas web. Los de mejor calidad de síntesis descomponen el problema de generación de voz en etapas sucesivas para resolver problemas como: acentuación, conversión de texto a fonemas, puntuación,incorporación de entonación, y síntesis de voz. En particular, para las etapas de acentuación y conversión de texto a fonemas, se han utilizado varias metodologías como: redes neuronales, reglas por defecto, pronunciación por analogía y análisis morfológico. En esta memoria se desarrollaron dos métodos alternativos para la conversión de texto a fonemas: redes neuronales y reglas por defecto. Existe un sistema llamado NETtalk en el que se desarrolló un método de conversión de texto a fonemas para el idioma inglés, que utiliza redes neuronales de tipo perceptrón demúltiples capas. En este trabajo de título se realizó una adaptación de NETtalk para conversión de texto a fonemas más acentuación en el español hablado en Chile. Se usaron tres arquitecturas de red: traducción a fonemas...

‣ Caracterización y detección de contribuyentes que presentan facturas falsas al SII mediante técnicas de data minig

Castellon González, Pamela Andrea
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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100.40826%
Magíster en Gestión de Operaciones; Ingeniero Civil Industrial; El presente trabajo de título tiene por objetivo identificar patrones de comportamiento de los contribuyentes declarantes de IVA, que transan facturas falsas para evadir impuestos. Para ello se utiliza el proceso KDD, el cual considera una serie de pasos y técnicas que permiten extraer conocimiento oculto a partir de un gran volumen de datos, para encontrar relaciones o patrones asociados a un cierto fenómeno. La utilización y venta de facturas falsas tiene un impacto significativo en la recaudación que percibe el Estado, generando además efectos negativos que ponen en riesgo la competitividad de las empresas. Históricamente, la evasión por este concepto ha representado entre un 20% a un 30% de la evasión en el IVA, alcanzando la cifra de $450 millones de pesos durante la crisis económica de 2009. Adicionalmente, la detección, investigación, sanción y cobro de los impuestos adeudados, provoca un importante costo administrativo, debido a la cantidad de facturas transadas en el año y al tiempo requerido para su detección. En ese contexto, resulta necesario contar con procedimientos sistematizados y efectivos que gestionen la información disponible para detectar potenciales defraudadores de impuestos...

‣ Clasificación de estímulos odorantes mediante señales biológicas

Vizcay Barreda, Marcela Andrea
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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89.84948%
Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica; Ingeniero Civil Electricista; El problema de reconocimiento y clasificación de odorantes en forma artificial es de gran relevancia dentro de la industria alimenticia y cosmética, en el área de la salud, en la gestión de residuos y en aplicaciones militares. Determinar los compuestos presentes en una sustancia a través del olfato es un factor importante en los procesos de control y certificación de calidad, así como en la detección precoz de agentes patógenos y la localización de elementos ilegales o nocivos. El objetivo general de esta Tesis es diseñar un modelo de reconocimiento de odorantes basado en una estrategia de reducción de características seguida por un algoritmo clasificador, que utilice como patrones las señales de potencial de campo local, en inglés local field potential (LFP), que corresponden a señales eléctricas neuronales registradas en el bulbo olfativo de ratas. Así se tiene como elemento sensor-transductor la respuesta del sistema olfativo de ratas ante distintos estímulos odorantes. Se desea determinar si es posible discriminar el tipo de estímulo que activa al sistema en cada prueba y comparar las respuestas de este modelo en ratas con deprivación sensorial. Como parte de la metodología...

‣ Modelo de redes neuronales para la predicción de la variación del valor de la acción de First Solar

Ayala Jiménez, Luis; Letelier González, Sebastián; Zagal Morgado, Pablo
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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110.56379%
Ingeniero Comercial, Mención Administración; En el siguiente trabajo se busca demostrar que las Redes Neuronales pueden ser usadas para predecir la variación en el precio de una acción. Los resultados obtenidos nos ayudan a creer que estos métodos de inteligencia artificial están muy prontos a ser las herramientas esenciales para trabajar y desenvolverse en los mercados financieros. Una de nuestras motivaciones para hacer este trabajo tenía que ver con la efectividad de esta herramienta, y si dicha efectividad motiva a que ya estén siendo usadas en grandes compañías financieras y mesas de “trading” en otros países. Una característica a destacar es que a diferencia de estudios anteriores, éste se realiza con datos diarios. Al probar que el modelo funciona y es efectivo, concluimos que es posible obtener rentabilidades diarias, rápidas y a corto plazo. La aplicación se efectúa en una acción del mercado estadounidense, a pesar de la inestabilidad actual de dicho mercado afectado por la crisis financiera. La razón es porque la empresa estudiada se beneficia del gran plan de energía renovable implantado por el presidente Obama. Dicho plan, creado para la reactivación económica del país, otorga beneficios y solidez financiera a empresas como First Solar...

‣ Detección de daños en una viga simple mediante anti-resonancias y redes neuronales

Mahu Sinclair, Javier Antonio
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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121.13248%
Ingeniero Civil Mecánico; El objetivo de este trabajo es desarrollar un algoritmo capaz de detectar, localizar y cuantificar daños en una estructura simple en tiempo real, considerando como daño la disminución en la rigidez en uno o más elementos. Para ello se propuso utilizar Redes Neuronales Artificiales (RNA), que son métodos no explícitos utilizados en problemas de aproximación de curvas, clasificación e identificación de parámetros. Se plantea utilizar como información de entrada del algoritmo las frecuencias de antiresonancia, obteniendo como resultado la disminución de rigidez efectiva para cada elemento de la estructura. El entrenamiento y validación de la red neuronal se realiza en cuatro etapas, las que se señalan a continuación: La determinación de las frecuencias características, resonantes y antiresonantes. Generación de patrones de entrenamiento. El diseño y entrenamiento de la RNA. La validación analítica y experimental, del algoritmo de detección de daños. En la realización de este trabajo se ha conseguido entrenar redes neuronales capaces de detectar hasta 2 daños simultáneos entre 20 posibles ubicaciones a lo largo de una viga. Los resultados fueron validados con datos de vigas experimentales...

‣ Predicción de signo mediante redes neuronales en el mercado de inmuebles

Witt Fuchs, Oliver
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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110.5671%
Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Economía; El objetivo de esta tesis es probar la existencia de capacidad de predicción en el mercado inmobiliario mediante la aplicación de un modelo de redes neuronales. Para ello se utilizó una base de datos con los precios promedio del metro cuadrado de casas y departamentos en distintas comunas y sectores de la capital, entre los años 1994 y 2007, con una frecuencia mensual. La metodología empleada consiste en una red neuronal Ward con rolling, de los rezagos de las diferencias del precio promedio de inmuebles en una comuna sobre los rezagos de las diferencias de la Tasa de Interés Promedio (TIP) y el Índice Mensual de Actividad Económica (IMACEC). Mediante el test de acierto direccional de Pesaran y Timmermann logramos determinar capacidad de predicción en cuatro zonas de la capital en que además los resultados del modelo superaban la metodología Buy & Hold, resultados que pudimos corroborar al aplicar el modelo a sucesivas submuestras de nuestra serie original. Se concluye que, pese a todas las limitaciones de información inherentes a la base de datos utilizada, sí existe capacidad predictiva en el mercado inmobiliario, aunque estos resultados no sean homogéneos a través de las comunas de la capital

‣ Administración de carteras con redes neuronales mediante metodología Rolling.

Gutiérrez Márquez, Marcelo
Fonte: Universidad de Chile; Universidad de Chile. Programa Cybertesis Publicador: Universidad de Chile; Universidad de Chile. Programa Cybertesis
Tipo: Tesis
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100.29994%
Este trabajo persigue evaluar la rentabilidad que habría obtenido un inversionista que hubiese seguido las recomendaciones de Redes Neuronales Artificiales para la conformación semanal de sus carteras durante casi 4 años. Lo que se busca es ver no sólo si la proyección de las RNA constituyen una mejor predicción del retorno de las acciones que el promedio histórico de estos, si no que además busca ver si al usar una metodología Rolling para las predicciones se puede lograr un mejor desempeño de las RNA y por ende una mayor rentabilidad de la conformación de carteras. Para esto se usa una red Ward que se vuelve a entrenar con los nuevos datos cada vez que se quiere proyectar una nueva semana (Método Rolling). En este estudio se usaron datos de 29 de las 30 acciones del Dow Jones Industrial Average para el período comprendido entre el 4 de febrero de 1994 y el 10 de septiembre del 2004. Como Benchmark para el método propuesto se usó la metodología tradicional de conformación de carteras tomando el coeficiente Beta de correlación con el mercado como medida del riesgo y el promedio de los retornos históricos como medida del retorno esperado, este método se denominará como portfolios por Betas. En este trabajo se encontró que la red Ward tenía excelente capacidad predictiva para el signo que seguirá el cambio del precio de una acción. También se mostró que cuando se permite venta corta la estrategia por RNA obtiene mayor rentabilidad acumulada en promedio que la estrategia por Betas. En cambio...

‣ Estudio de patrones geoquímicos regionales en sedimentos de drenaje entre los 19°S y 21°S -I región de Tarapacá, Chile

Barrera Salazar, Jaime Esteban
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
Português
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100.15221%
Geólogo; La zona de estudio se enmarca entre los 19ºS y 21ºS; desde la línea de la costa chilena hasta los 69ºW, I región de Tarapacá y parte de XV región de Arica y Parinacota, Chile. Cubre un área aproximada de 27.500 km2. El objetivo principal es evaluar y definir la existencia de patrones geoquímicos en sedimentos de drenajes a escala regional, desarrollando interpretaciones que expliquen cuáles son los controles determinantes de cada patrón, considerando la diversidad y coexistencia de factores geológicos, climáticos y antrópicos. Las muestras de sedimentos de drenajes utilizadas fueron extraídas en terreno, preparadas en laboratorio y enviadas a análisis geoquímico por los profesionales de la unidad de geoquímica de SERNAGEOMIN durante los años 2010-2012. A los sedimentos de drenaje se les realizó un análisis de composición geoquímica de la fracción fina <180 µm por medio de ICP-MS e ICP-ES, obteniendo las concentraciones para un set de 59 elementos, incluyendo óxidos mayores y elementos trazas. En total, las 1311 muestras utilizadas, conforman una malla de baja densidad con una representación aproximada de 20 Km2 por muestra. La base de datos obtenida no será publicada en este trabajo debido a la calidad inédita de parte importante de los datos (véase Lacassie et al....

‣ Predicción de la demanda de potencia eléctrica de Metro S.A. en tiempo real, mediante la aplicacion de redes neuronales

Reyes Molina, Cristián Daniel
Fonte: Universidad de Chile Publicador: Universidad de Chile
Tipo: Tesis
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111.17264%
Ingeniero Civil Eléctrico; El objetivo general del presente trabajo de título es diseñar e implementar un modelo matemático que permita realizar predicciones de la demanda de potencia eléctrica de Metro S.A. en tiempo real. El software obtenido permitirá predecir la demanda de potencia eléctrica en un instante de tiempo a futuro, y con esta información se podrá efectuar un control de demanda más eficiente del que se lleva a cabo hoy en día en Metro S.A. Metro de Santiago posee 5 líneas en operación hoy en día, las cuales transportan una cantidad considerable de pasajeros a lo largo del día. En horario punta en la tarde, entre las 18:00 y las 20:00 hrs se efectúa el control de demanda de potencia eléctrica, mediante observación del registrador de consumo con acciones manuales para controlarla. En este escenario, se ha desarrollado un software aplicado en Matlab, que entrena un conjunto de redes neuronales con la información de demanda de potencia eléctrica de Metro a lo largo de 1 año, información entregada por el sistema SCADA de Metro, y luego de la validación de cada red permite realizar predicciones de la demanda de potencia eléctrica con una certeza adecuada para los fines de control buscados. Los resultados obtenidos mediante el entrenamiento de las redes neuronales permiten concluir que las predicciones dependen directamente del tamaño del intervalo de tiempo que se quiere predecir. También se tuvo una dependencia de las predicciones respecto del sistema que se estudiaba. Así...

‣ Aplicación de Técnicas de Aprendizaje de Máquinas para la Detección de Husos Sigma en Señales de Sueño

Marinkovic Gómez, Andrés Segundo
Fonte: Universidad de Chile; CyberDocs Publicador: Universidad de Chile; CyberDocs
Tipo: Tesis
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89.34671%
El estudio de señales de sueño es de gran importancia para evaluar la calidad del sueño de los individuos y para investigar las funciones que éste realiza. En ese sentido, resulta interesante desarrollar métodos automáticos que analicen las señales de sueño, ya que en la actualidad dicho análisis es desarrollado generalmente por un experto, lo que resulta tedioso, debido a la longitud de los registros. Dentro del análisis que se puede realizar a las señales de sueño, está la detección de husos sigma (HS), que corresponden a un patrón particular que aparece en el electro encéfalo grama durante las fases 2, 3 y 4 de estado conocido como sueño quieto. El principal objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema capaz de detectar automáticamente candidatos de HS en señales de sueño. Se desea que el sistema sea comparable con la salida de los módulos 1 y 2 de un sistema implementado por Leonardo Causa en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, los cuales utilizan la potencia espectral de tres bandas de frecuencia, la transformada de Hilbert-Huang, la descomposición modal empírica y criterios difusos para llevar a cabo la detección. El sistema planteado en este trabajo utiliza una novedosa herramienta llamada gráficos de recurrencia. Dicha herramienta permite construir...