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dc.creatorOvando,Gustavo
dc.creatorBocco,Mónica
dc.creatorSayago,Silvina
dc.date2005-03-01
dc.date.accessioned2020-02-17T15:36:03Z
dc.date.available2020-02-17T15:36:03Z
dc.identifierhttps://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0365-28072005000100007
dc.identifier.urihttps://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/132220
dc.descriptionEn este trabajo se desarrollaron modelos basados en redes neuronales del tipo "backpropagation", para predecir la ocurrencia de heladas, a partir de datos meteorológicos de temperatura, humedad relativa, nubosidad, dirección y velocidad del viento. El entrenamiento y la validación de las redes se realizaron utilizando 24 años de datos meteorológicos correspondientes a la estación de Río Cuarto, Córdoba, Argentina, separados en 10 años como conjunto de datos de entrenamiento y 14 como conjunto de datos de validación. Se construyeron diferentes modelos para evaluar el comportamiento de las redes cuando se usan distintos números de variables de entrada y/o neuronas en la capa oculta y las probabilidades de aciertos en los resultados de predicción para los mismos, al considerar distintas variables de entrada. En los modelos realizados, el porcentaje de días con error de pronóstico fue de 2%, aproximadamente, para 14 años de aplicación; cuando se consideran días de heladas efectivas no pronosticadas los porcentajes oscilan entre un 10% y un 23%, para el mismo período. Los resultados de la simulación muestran el buen desempeño y la pertinencia general de esta metodología en la estimación de fenómenos de comportamiento no lineal como las heladas
dc.formattext/html
dc.languagees
dc.publisherInstituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA
dc.relation10.4067/S0365-28072005000100007
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceAgricultura Técnica v.65 n.1 2005
dc.subjectredes neuronales
dc.subjectpredicción de heladas
dc.subjectmodelos
dc.subjectbackpropagation
dc.titleREDES NEURONALES PARA MODELAR PREDICCIÓN DE HELADAS


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