Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE
- Autores
- Tardivo, María; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel
- Año de publicación
- 2016
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- Los incendios forestales son uno de los fenómenos naturales más perjudiciales del planeta. Año tras año devastan miles de hectáreas y causan cambios irrecuperables en las zonas afectadas. Por tal motivo, surge el interés de contar con herramientas que puedan realizar pronósticos con antelación al desarrollo de los incendios. Sin embargo, los sistemas de predicción suelen presentar restricciones, no solo por las limitaciones computacionales de representación, sino también por la existencia de incertidumbre en los datos de entrada, debido a la dificultad de determinar sus valores con exactitud en tiempo real. Una adecuada determinación de los parámetros de entrada puede mejorar significativamente la calidad de predicción del método. En este trabajo se presenta un estudio de sintonización estática de los parámetros evolutivos del Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas y Evolución Diferencial, con el fin de mejorar la calidad de la predicción.
Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
Peer Reviewed - Materia
- Reducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios Forestales
- Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- 2023-06-12T14:18:07Z
- Repositorio
.jpg)
- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
- OAI Identificador
- oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8037
Ver los metadatos del registro completo
| id |
RIAUTN_e68686dbbe0d2ead58942d0262e96d8c |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8037 |
| network_acronym_str |
RIAUTN |
| repository_id_str |
a |
| network_name_str |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| spelling |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DETardivo, MaríaCaymes Scutari, PaolaBianchini, GermánMéndez Garabetti, MiguelReducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios ForestalesLos incendios forestales son uno de los fenómenos naturales más perjudiciales del planeta. Año tras año devastan miles de hectáreas y causan cambios irrecuperables en las zonas afectadas. Por tal motivo, surge el interés de contar con herramientas que puedan realizar pronósticos con antelación al desarrollo de los incendios. Sin embargo, los sistemas de predicción suelen presentar restricciones, no solo por las limitaciones computacionales de representación, sino también por la existencia de incertidumbre en los datos de entrada, debido a la dificultad de determinar sus valores con exactitud en tiempo real. Una adecuada determinación de los parámetros de entrada puede mejorar significativamente la calidad de predicción del método. En este trabajo se presenta un estudio de sintonización estática de los parámetros evolutivos del Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas y Evolución Diferencial, con el fin de mejorar la calidad de la predicción.Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; ArgentinaPeer Reviewed2023-06-12T14:18:07Z2023-06-12T14:18:07Z2016-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8037***************spaPID3939info:eu-repo/semantics/openAccess2023-06-12T14:18:07Zhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/CC0 1.0 UniversalUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional MendozaAtribuciónreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:45:49Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8037instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:45:49.946Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| title |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| spellingShingle |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE Tardivo, María Reducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios Forestales |
| title_short |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| title_full |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| title_fullStr |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| title_full_unstemmed |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| title_sort |
Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Tardivo, María Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Méndez Garabetti, Miguel |
| author |
Tardivo, María |
| author_facet |
Tardivo, María Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Méndez Garabetti, Miguel |
| author_role |
author |
| author2 |
Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Méndez Garabetti, Miguel |
| author2_role |
author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Reducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios Forestales |
| topic |
Reducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios Forestales |
| dc.description.none.fl_txt_mv |
Los incendios forestales son uno de los fenómenos naturales más perjudiciales del planeta. Año tras año devastan miles de hectáreas y causan cambios irrecuperables en las zonas afectadas. Por tal motivo, surge el interés de contar con herramientas que puedan realizar pronósticos con antelación al desarrollo de los incendios. Sin embargo, los sistemas de predicción suelen presentar restricciones, no solo por las limitaciones computacionales de representación, sino también por la existencia de incertidumbre en los datos de entrada, debido a la dificultad de determinar sus valores con exactitud en tiempo real. Una adecuada determinación de los parámetros de entrada puede mejorar significativamente la calidad de predicción del método. En este trabajo se presenta un estudio de sintonización estática de los parámetros evolutivos del Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas y Evolución Diferencial, con el fin de mejorar la calidad de la predicción. Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina Peer Reviewed |
| description |
Los incendios forestales son uno de los fenómenos naturales más perjudiciales del planeta. Año tras año devastan miles de hectáreas y causan cambios irrecuperables en las zonas afectadas. Por tal motivo, surge el interés de contar con herramientas que puedan realizar pronósticos con antelación al desarrollo de los incendios. Sin embargo, los sistemas de predicción suelen presentar restricciones, no solo por las limitaciones computacionales de representación, sino también por la existencia de incertidumbre en los datos de entrada, debido a la dificultad de determinar sus valores con exactitud en tiempo real. Una adecuada determinación de los parámetros de entrada puede mejorar significativamente la calidad de predicción del método. En este trabajo se presenta un estudio de sintonización estática de los parámetros evolutivos del Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas y Evolución Diferencial, con el fin de mejorar la calidad de la predicción. |
| publishDate |
2016 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2016-01-01 2023-06-12T14:18:07Z 2023-06-12T14:18:07Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
| format |
article |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/20.500.12272/8037 *************** |
| url |
http://hdl.handle.net/20.500.12272/8037 |
| identifier_str_mv |
*************** |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
PID3939 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess 2023-06-12T14:18:07Z http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
2023-06-12T14:18:07Z http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución |
| dc.format.none.fl_str_mv |
pdf application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN) instname:Universidad Tecnológica Nacional |
| reponame_str |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| collection |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| instname_str |
Universidad Tecnológica Nacional |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional |
| repository.mail.fl_str_mv |
gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar |
| _version_ |
1877230909939253248 |
| score |
13.265058 |