Biblioteca Digital de VanguardiaPredicción de precipitación en Mendoza y Buenos Aires mediante técnicas de aprendizaje de máquinas
En el presente trabajo se estudian dos modelos de Aprendizaje de Máquinas (AM) para evaluar sus desempeños en la predicción de ocurrencia de precipitación en la ciudad de Mendoza y en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) eninvierno y en verano. En primer lugar, analizamos las características es...
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bdigital.uncu.edu.ar/14016 |
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| author | Mandrilli Escudero, Paula Alejandra |
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| description | En el presente trabajo se estudian dos modelos de Aprendizaje de Máquinas (AM) para evaluar sus desempeños en la predicción de ocurrencia de precipitación en la ciudad de Mendoza y en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) eninvierno y en verano.
En primer lugar, analizamos las características espacio-temporal de los datos meteorológicos (precipitación acumulada en tres horas y estado de la atmósfera cada seis horas) correspondientes a un período de quince años (2000 a 2014 inclusive), buscando aquellos con mayor influencia en la formación de la precipitación, facilitando la identificación del patrón que determina la precipitación mediante los modelos Regresión Logística (RL) y Red Neuronal Artificial (RNA). En segundo lugar, se aprenden los modelos mediante técnicas de AM y los evaluamos según métricas de tasa de aciertos y falsos negativos y de tiempos de ejecución al comparar las predicciones con las estimaciones de precipitación mediante información satelital.
Luego, contrastamos la capacidad de predicción de dichos modelos con la del modelo Weather Research and Forecasting Model (WRF) aplicados al año 2011. |
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| institution | Biblioteca Digital - UNCUYO |
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| publishDate | 2018 |
| publisher | Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
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| spelling | uncu-140162020-03-17T16:05:38Z Predicción de precipitación en Mendoza y Buenos Aires mediante técnicas de aprendizaje de máquinas Mandrilli Escudero, Paula Alejandra Meteorología Condiciones atmosféricas Lluvia Mendoza (Argentina : provincia) Buenos Aires (Argentina : provincia) Santos, Jorge Rubén Monge, David A. Pacini, Elina Simondi, Sebastián González, Yanina En el presente trabajo se estudian dos modelos de Aprendizaje de Máquinas (AM) para evaluar sus desempeños en la predicción de ocurrencia de precipitación en la ciudad de Mendoza y en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) eninvierno y en verano. En primer lugar, analizamos las características espacio-temporal de los datos meteorológicos (precipitación acumulada en tres horas y estado de la atmósfera cada seis horas) correspondientes a un período de quince años (2000 a 2014 inclusive), buscando aquellos con mayor influencia en la formación de la precipitación, facilitando la identificación del patrón que determina la precipitación mediante los modelos Regresión Logística (RL) y Red Neuronal Artificial (RNA). En segundo lugar, se aprenden los modelos mediante técnicas de AM y los evaluamos según métricas de tasa de aciertos y falsos negativos y de tiempos de ejecución al comparar las predicciones con las estimaciones de precipitación mediante información satelital. Luego, contrastamos la capacidad de predicción de dichos modelos con la del modelo Weather Research and Forecasting Model (WRF) aplicados al año 2011. Fil: Mandrilli Escudero, Paula Alejandra. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2018-03-04 spa Español info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/ info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion Tesina de grado Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales Licenciado en Ciencias Básicas con Orientación en Física application/pdf http://bdigital.uncu.edu.ar/14016 |
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