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| dc.contributor | Rodríguez Agurto, José Nibaldo | ||
| dc.creator | Macaya Gatica, Christian Eduardo | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-21T00:11:46Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-21T00:11:46Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-20 | |
| Resumen | dc.description | <p>El Niño (ENOS), es un fenómeno climático causado por la interacción de dos sistemas de presión atmosférica a gran escala. Y como consecuencia, provoca grandes inundaciones y profundos cambios en el ecosistema. La predicción de éste fenómeno, lograría actuar de manera oportuna y preventiva, para disminuir el impacto que se produce en los diferentes sectores económicos de nuestro país.</p><p>La solución al problema, considera una variante de la técnica de las Máquinas Vectoriales, denominada LS-SVM, que incorpora la teoría de los Mínimos Cuadrados, para disminuir a dos, el número de parámetros que deberán ser optimizados. Y con la ayuda de la técnica del PSO, podremos llevar a cabo, la optimización de éstos parámetros.</p><p>Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, logrando una predicción de un 88,75% de exactitud y un 98,21% de persistencia con el modelo</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>El Niño (ENSO) is a weather phenomenon caused by the interaction of two systems of large-scale atmospheric pressure. And as a result, it is causing major flooding and profound changes in the ecosystem. The prediction of this phenomenon, achieved act in a timely and preventively, to lessen the impact that occurs in different economic sectors of our country.</p><p>The solution to the problem, consider a variant of the technique of Vector Machines called LS-SVM incorporating the theory of least squares, to reduce to two the number of parameters that must be optimized. And with the help of the technique of PSO, we can carry out the optimization of these parameters.</p><p>The results were satisfactory, achieving a 88.75% prediction accuracy and 98.21% persistence with the model</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>El Niño (ENOS), es un fenómeno climático causado por la interacción de dos sistemas de presión atmosférica a gran escala. Y como consecuencia, provoca grandes inundaciones y profundos cambios en el ecosistema. La predicción de éste fenómeno, lograría actuar de manera oportuna y preventiva, para disminuir el impacto que se produce en los diferentes sectores económicos de nuestro país.</p><p>La solución al problema, considera una variante de la técnica de las Máquinas Vectoriales, denominada LS-SVM, que incorpora la teoría de los Mínimos Cuadrados, para disminuir a dos, el número de parámetros que deberán ser optimizados. Y con la ayuda de la técnica del PSO, podremos llevar a cabo, la optimización de éstos parámetros.</p><p>Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, logrando una predicción de un 88,75% de exactitud y un 98,21% de persistencia con el modelo</p> | |
| Resumen | dc.description | <p>El Niño (ENSO) is a weather phenomenon caused by the interaction of two systems of large-scale atmospheric pressure. And as a result, it is causing major flooding and profound changes in the ecosystem. The prediction of this phenomenon, achieved act in a timely and preventively, to lessen the impact that occurs in different economic sectors of our country.</p><p>The solution to the problem, consider a variant of the technique of Vector Machines called LS-SVM incorporating the theory of least squares, to reduce to two the number of parameters that must be optimized. And with the help of the technique of PSO, we can carry out the optimization of these parameters.</p><p>The results were satisfactory, achieving a 88.75% prediction accuracy and 98.21% persistence with the model</p> | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado despues 1 año | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-6500/UCD6721_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | TEMPERATURA DEL OCEANO | |
| Materia | dc.subject | TEMPERATURA DEL MAR | |
| Materia | dc.subject | AGUAS MARINAS | |
| Title | dc.title | Implementación de LS-SVM con PSO para el pronóstico de la temperatura superficial del mar en la costa del Norte de Chile | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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