Sistema de inteligencia artificial para la predicción temprana de heladas meteorológicas

dc.contributor.authorFranklin Riabani Mercado
dc.contributor.authorWillman García Fernández
dc.contributor.authorJohnny A. Herrera Acebey
dc.coverage.spatialBolivia
dc.date.accessioned2026-03-22T16:17:23Z
dc.date.available2026-03-22T16:17:23Z
dc.date.issued2016
dc.descriptionCitaciones: 1
dc.description.abstractLa helada es un factor meteorologico importante para la hidrologia, climatologia y agricultura. Este estudio propone crear una maquina de aprendizaje extremo (ELM) utilizando el algoritmo propuesto por Huang sobre una red neuronal monocapa con propagacion hacia adelante, como base para la prediccion temprana de heladas meteorologicas. El estudio fue desarrollado en el Valle Alto del departamento de Cochabamba-Bolivia, los datos fueron colectados en 6 estaciones meteorologicas llegando a un total de 178450 mediciones, se para el entrenar la red neuronal. Para la verificacion se utilizaron los datos obtenidos de las estaciones meteorologicas de Tiquipaya y Arque del ano 2016. Con margenes de confianza superiores al 90%. Como resultados de la investigacion se demostro que una red neuronal entrenada con el algoritmo propuesto por Huang, es un buen predictor de heladas meteorologicas tanto en niveles de confianza y tiempos de respuesta.
dc.identifier.urihttp://www.scielo.org.bo/pdf/ran/v7n4/v7n4_a07.pdf
dc.identifier.urihttps://andeanlibrary.org/handle/123456789/57358
dc.language.isoes
dc.relation.ispartofActa Nova
dc.sourceUniversidad Católica Bolivia San Pablo
dc.subjectHumanities
dc.subjectPhysics
dc.titleSistema de inteligencia artificial para la predicción temprana de heladas meteorológicas
dc.typearticle

Files