@mastersthesis{20.500.12880/16158,
year = {2026},
month = {5},
url = {https://hdl.handle.net/20.500.12880/16158},
abstract = {Comparación de arquitecturas de deep learning para la predicción del precio de energía en Colombia bajo variabilidad climática. El modelo Temporal Fusion Transformer destaca como el más preciso, permitiendo mejorar la toma de decisiones en mercados energéticos.},
title = {Predicción del Precio de Bolsa Nacional day-ahead en el mercado colombiano: comparación de arquitecturas de aprendizaje profundo bajo variabilidad climática},
keywords = {Big Data},
keywords = {Inteligencia Artificial},
keywords = {Bolsa Nacional},
author = {Grimaldos Echevarria, Andrés},
}