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    Predicción del Precio de Bolsa Nacional day-ahead en el mercado colombiano: comparación de arquitecturas de aprendizaje profundo bajo variabilidad climática

    Autor/es: Grimaldos Echevarria, Andrés
    Director/es: Rozas, Wolfram
    Palabra/s clave: Big Data; Inteligencia Artificial; Bolsa Nacional
    Titulación: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
    Fecha de defensa: 2026-05
    Tipo de contenido: TFM
    URI: https://hdl.handle.net/20.500.12880/16158
    Resumen:
    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.
    ODS:
    Goal-9
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    Nombre: AndresGrimaldosEchevarria_TFM.pdf
    Tamaño: 4.369Mb
    Formato: PDF
    Tipo de contenido: TFM

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