Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE

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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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tardivo, María, Caymes Scutari, Paola, Bianchini, Germán, Méndez Garabetti, Miguel
Formato: Artículo acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Reducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios Forestales
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/8037
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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spelling I68-R174-20.500.12272-80372023-06-12T14:18:07Z Ajuste de Parámetros Evolutivos para el Método Paralelo de Reducción de Incertidumbre ESSIM-DE Tardivo, María Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Méndez Garabetti, Miguel Reducción de Incertidumbre, Paralelismo, Análisis Estadístico, Sintonización Estática, Incendios Forestales 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. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina Peer Reviewed 2023-06-12T14:18:07Z 2023-06-12T14:18:07Z 2016-01-01 info:eu-repo/semantics/article acceptedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12272/8037 *************** spa PID3939 openAccess http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución pdf
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