Los archivos presentados contienen la información relevante para el proyecto de investigación "Desarrollo de un sistema predictivo de consumo de energía eléctrica en la ciudad de Riobamba, mediante la aplicación de algoritmos de predicción, para la mejora de la gestión energética." El script de MATLAB "LSTM" contiene el código que modela la predicción estadísticamente válida de energía eléctrica para la ciudad de Riobamba, en este se usa el modelo LSTM. Los archivos SARIMAX y SARIMAX+RNN contienen los otros dos enfoques abordados para modelar la serie temporal de consumo de energía el;ectrica, sin embargo estos resultaron no ser estadísticamente válidos. El archivo de excel datoscsv contiene los dtos utilizados en el proyecto de investigacion. Un total de 105320 datos de consumo acompanados de fechs, horas, temperatura media del día, día del mes y condición de feriado. El archivo excel resultados_prueba_LSTM contiene los datos predichos por el modelo LSTM, para los últimos 6 meses del a~o 2023.