| dc.contributor.advisor | Rozas, Wolfram | |
| dc.contributor.author | Grimaldos Echevarria, Andrés | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-12T16:15:01Z | |
| dc.date.available | 2026-09-12T16:15:01Z | |
| dc.date.issued | 2026-05 | |
| dc.identifier.citation | Grimaldos Echevarría, A. (2026). Predicción del Precio de Bolsa Nacional day-ahead en el mercado colombiano: comparación de arquitecturas de aprendizaje profundo bajo variabilidad climática[Trabajo Fin de Estudios, Universidad Europea de Madrid]. Repositorio de Trabajos Fin de Estudios TITULA | es |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12880/16158 | |
| dc.description.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. | es |
| dc.language.iso | esp | es |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | es |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es |
| dc.title | Predicción del Precio de Bolsa Nacional day-ahead en el mercado colombiano: comparación de arquitecturas de aprendizaje profundo bajo variabilidad climática | es |
| dc.type | TFM | es |
| dc.description.affiliation | Universidad Europea de Madrid | es |
| dc.description.degree | Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) | es |
| dc.rights.accessRights | openAccess | es |
| dc.subject.keyword | Big Data | es |
| dc.subject.keyword | Inteligencia Artificial | es |
| dc.subject.keyword | Bolsa Nacional | es |
| dc.description.methodology | virtual | |
| dc.subject.sdg | Goal 9: Build resilient infrastructure, promote sustainable industrialization and foster innovation | |
