Método estadístico-evolutivo para la reducción de incertidumbre en procesos de predicción

Autores
Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola Guadalupe
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Existen diversos factores que dificultan y limitan el modelado y la implementación de fenómenos ambientales, y que impactan en la calidad de la predicción arrojada por la evaluación del modelo en función de los parámetros de entrada. Por su parte, existen diferentes métodos para la reducción de incertidumbre, los cuales permiten reducir los efectos negativos provocados por los aspectos no representables o cuantificables ya sea matemática o computacionalmente. En este trabajo se describe un método de reducción de incertidumbre basado en la estadística, la computación evolutiva y el paralelismo, denominado Evolutionary-Statistical System o ESS. El método es iterativo y dirigido por datos con solución múltiple solapada. Su potencia se basa en aumentar la predicción realizada por el modelo implementado en el simulador con la orientación de la búsqueda y la calibración de los resultados.
Fil: Bianchini, Germán. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Informacion. Laboratorio de Investigacion en Computo Paralelo/Distribuido; Argentina; Argentina
Fil: Caymes Scutari, Paola Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional. Facultad Regional Mendoza. Departamento de Sistemas de Informacion. Laboratorio de Investigacion en Computo Paralelo/Distribuido; Argentina; Argentina
Materia
Estadística
Incertidumbre
Algoritmos Evolutivos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
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