Palabra clave:

Descripción: “...Con el desarrollo de este trabajo se concluye que  los valores pronosticados con modelos construidos con redes neuronales artificiales (RNA), presentan un mayor grado de acercamiento a los valores reales de la demanda de electricidad (GWh), que los valores obtenidos con modelos desarrollados con otras técnicas de pronóstico (teoría de juegos, series de tiempo, modelos de simulación, entre otros), ya que permiten incluir variables y factores externos que son difíciles de cuantificar por medio de simples ecuaciones. ...”