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| dc.contributor | Rodríguez Agurto, José Nibaldo | ||
| dc.creator | Cosming González, Carlos Andrés | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-20T00:52:53Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-20T00:52:53Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-19 | |
| Resumen | dc.description | <p>Entre las actividades extractivas nacionales, la pesca representa uno de los sectores más significativos, por su aporte a la economía nacional y por el progresivo crecimiento tanto en la extracción misma, como en la industria derivada.</p><p>Uno de los principales factores de incertidumbre que afecta al sector pesquero industrial es la disponibilidad de recursos, donde la escasez de biomasa es el principal factor que puede entorpecer y restringir el desarrollo sustentable del sector.</p><p>Este proyecto define un modelo de pronóstico de captura de anchovetas de la zona norte de Chile a través de una Máquina de Soporte Vectorial con Algoritmos por Enjambre de Partículas para la optimización de parámetros del modelo. El modelo propuesto LSSVM + LAPSO, presenta un 94,63% de la varianza explicada del problema, con esto se espera entregar una nueva herramienta para el control y gestión de los recursos de este importante sector industrial nacional</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Among the national extraction activities, fishing is one of the most significant sectors for their contribution to the national economy and the progressive increase in the extraction itself, as in the related industries.</p><p>One of the main uncertainties affecting the commercial fishing industry is the availability of resources, where the shortage of biomass is the main factor that may hinder and restrict the sustainable development of the sector.</p><p>This project defines a forecast model for the anchovy catch in northern of Chile, through a Support Vector Machine with Particle Swarm Algorithms for optimization of model parameters. The proposed model LS-SVM + LAPSO presents a 94.63% of the explained variance of the problem, with this is expected to deliver a new tool for controlling and managing the resources of this important national industry</p> | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Licenciado en Ciencias de la Ingeniería | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Civil en Informáticatítulo | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA CIVIL INFORMATICA | |
| Resumen | dc.description | <p>Entre las actividades extractivas nacionales, la pesca representa uno de los sectores más significativos, por su aporte a la economía nacional y por el progresivo crecimiento tanto en la extracción misma, como en la industria derivada.</p><p>Uno de los principales factores de incertidumbre que afecta al sector pesquero industrial es la disponibilidad de recursos, donde la escasez de biomasa es el principal factor que puede entorpecer y restringir el desarrollo sustentable del sector.</p><p>Este proyecto define un modelo de pronóstico de captura de anchovetas de la zona norte de Chile a través de una Máquina de Soporte Vectorial con Algoritmos por Enjambre de Partículas para la optimización de parámetros del modelo. El modelo propuesto LSSVM + LAPSO, presenta un 94,63% de la varianza explicada del problema, con esto se espera entregar una nueva herramienta para el control y gestión de los recursos de este importante sector industrial nacional</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>Among the national extraction activities, fishing is one of the most significant sectors for their contribution to the national economy and the progressive increase in the extraction itself, as in the related industries.</p><p>One of the main uncertainties affecting the commercial fishing industry is the availability of resources, where the shortage of biomass is the main factor that may hinder and restrict the sustainable development of the sector.</p><p>This project defines a forecast model for the anchovy catch in northern of Chile, through a Support Vector Machine with Particle Swarm Algorithms for optimization of model parameters. The proposed model LS-SVM + LAPSO presents a 94.63% of the explained variance of the problem, with this is expected to deliver a new tool for controlling and managing the resources of this important national industry</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-1500/UCF1571_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | REDES NEURONALES | |
| Materia | dc.subject | Algoritmos | |
| Materia | dc.subject | VECTORES | |
| Materia | dc.subject | ANCHOVETAS | |
| Materia | dc.subject | CAPTURA | |
| Materia | dc.subject | Ecosistemas marinos | |
| Materia | dc.subject | PESCA | |
| Materia | dc.subject | MAQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL | |
| Materia | dc.subject | OPTIMIZACION POR ENJAMBRE DE PARTICULAS | |
| Title | dc.title | Pronóstico de captura de anchovetas de la zona norte de Chile usando vector de soporte autoregresivo | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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