<p>El problema de pronóstico de captura de anchovetas en la zona norte de Chile tradicionalmente ha sido modelado utilizando máquinas de vector de soporte (SVM). Sin embargo, la técnica de SVM no considera cómo estimar los buenos parámetros al kernel. Por lo tanto, en esta memoria de título es propuesto un de predicción de captura de anchovetas basado en algoritmos genéticos para obtener los parámetros del kernel y traspasarlos a la máquina vectorial de soporte (AGSVM). La mejor topología encontrada durante la fase de evaluación ha sido un R2 = 1</p>
<p>The problem of forecasting anchovy catch in northern Chile have traditionally been modeled using support vector machines (SVM). However, the SVM technique does not consider how to estimate the good parameters to the kernel. Therefore, herein is proposed a title of anchovy catch prediction based on genetic algorithms for kernel parameters and transfer them to the support vector machine (AGSVM). The best topology found during the assessment phase has been a R2 = 1</p>
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Magíster en Ingeniería Informática
MAGISTER EN INGENIERIA INFORMATICA
<p>El problema de pronóstico de captura de anchovetas en la zona norte de Chile tradicionalmente ha sido modelado utilizando máquinas de vector de soporte (SVM). Sin embargo, la técnica de SVM no considera cómo estimar los buenos parámetros al kernel. Por lo tanto, en esta memoria de título es propuesto un de predicción de captura de anchovetas basado en algoritmos genéticos para obtener los parámetros del kernel y traspasarlos a la máquina vectorial de soporte (AGSVM). La mejor topología encontrada durante la fase de evaluación ha sido un R2 = 1</p>
<p>The problem of forecasting anchovy catch in northern Chile have traditionally been modeled using support vector machines (SVM). However, the SVM technique does not consider how to estimate the good parameters to the kernel. Therefore, herein is proposed a title of anchovy catch prediction based on genetic algorithms for kernel parameters and transfer them to the support vector machine (AGSVM). The best topology found during the assessment phase has been a R2 = 1</p>
