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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorJosé Gabriel Ríos Romeroes_ES
dc.creatorJosé Alberto García Chávezes_ES
dc.date2014-04-
dc.date.accessioned2016-08-16T20:20:59Z-
dc.date.available2016-08-16T20:20:59Z-
dc.date.issued2014-04-
dc.identifier277 - RI001016.PDFes_ES
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/5569-
dc.descriptionEl confort térmico es un factor importante que determina la productividad, la salud y el bienestar de los ocupantes. El exceso de la demanda de energía eléctrica debido a los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) en edificios inteligentes requieren de la predicción y control de la temperatura interna, lo cual representa un impacto positivo hacia la sustentabilidad energética. El objetivo principal, es investigar en qué medida los modelos lineales autoregresivos con entrada externa (ARX) y los modelos de redes neuronales artificiales (RNA) se podrían utilizar para predecir la temperatura interna en edificios de manera óptima. En particular se muestran los resultados obtenidos en salones de clase de la Universidad Autónoma de Querétaro, U.A.Q., México. Temperatura externa, humedad relativa externa, velocidad del viento, radiación solar y la humedad relativa interna fueron utilizadas como variables de entrada. El algoritmo implementado para la predicción de la RNA fue Levenberg-Marquardt, la validación de los datos se realizó por medio de análisis de varianza (ANOVA) y fue comparado con los modelos ARX. Los resultados obtenidos mostraron que los modelos RNA dan una mejor predicción de la temperatura interna que los modelos ARX, obteniéndose los mejores resultados con la RNA (6,4,1) con un coeficiente de determinación de 0.9647, un porcentaje promedio del error absoluto de 0.0565 y un error cuadrático medio de 0.0609.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectModelado de temperaturaes_ES
dc.subjectEdificios inteligenteses_ES
dc.subjectConfort térmicoes_ES
dc.titleModelado y predicción de la temperatura interna en edificios de salones de clase.es_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Instrumentación y Control)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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