Descripción detallada
Herramienta predictiva basada en aprendizaje automático para determinar el momento óptimo de mantenimiento y la evaluación del estado técnico de las celdas eléctricas de las subestaciones del Grupo de Generación Distribuida '10 de Octubre'. Implementada en Python con Tkinter (interfaz gráfica), pandas y scikit-learn (procesamiento y modelado). Metodología RUP con diseño en Visual Paradigm. Utiliza datos históricos preprocesados y evaluó diversos algoritmos de regresión, destacando Random Forest por su mayor precisión. Autor: Dainel Jesús Martínez Cañizares. Colaborador: Dr. C. Santiago Eduardo Lajes Choy.