Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas

Autores
Rodríguez Rivero, Cristian
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Pucheta, Julián
Descripción
Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016
Centra modelos predictivos basados en redes neuronales destinados a pronosticar datos históricos de lluvia observados para la toma de desiciones. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorarse en numerosos aspectos y son una herramienta muy promisoria en el ámbito agropecuario.
Materia
Doctorado en Ciencias de la Ingeniería
Redes neuronales (Informática)
Técnicas de predicción
Pronósticos meteorológicos
Lluvia
Algoritmos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/4604

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