Aplicación de Random Forest para identificar anomalías de precipitación en relación a índices climáticos ENSO en Ecuador

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, 2021Description: 38 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T16392
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Sistemas y Telemática Abstract: Analizar las precipitaciones en un territorio es de vital importancia para tomar decisiones en los sectores productivos y energéticos. Comprender las relaciones de las anomalías de precipitación; es decir, exceso o ausencia de la misma, con índices climáticos permite tanto predecir estas situaciones climáticas, como tomar decisiones para el control de las mismas basadas en evidencia. El objetivo de este trabajo es identificar la relación de estas anomalías sobre el territorio ecuatoriano con diferentes índices climáticos. Para ello se utilizó Random Forest como método de clasificación. Los datos fueron obtenidos de imágenes satelitales CHIRPS del Ecuador (1981 al 2018).
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Star ratings
    Average rating: 0.0 (0 votes)
Holdings
Item type Current library Shelving location Call number Status Barcode
Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T16392 (Browse shelf(Opens below)) Available T16392

Ingeniero en Sistemas y Telemática

Analizar las precipitaciones en un territorio es de vital importancia para tomar decisiones en los sectores productivos y energéticos. Comprender las relaciones de las anomalías de precipitación; es decir, exceso o ausencia de la misma, con índices climáticos permite tanto predecir estas situaciones climáticas, como tomar decisiones para el control de las mismas basadas en evidencia. El objetivo de este trabajo es identificar la relación de estas anomalías sobre el territorio ecuatoriano con diferentes índices climáticos. Para ello se utilizó Random Forest como método de clasificación. Los datos fueron obtenidos de imágenes satelitales CHIRPS del Ecuador (1981 al 2018).

There are no comments on this title.

to post a comment.

Catálogo
Digital