Determinación de evapotranspiración de referencia a partir de modelos de inteligencia artificial
- Autores
- Juarez, Jose; Trentin, Gustavo; Heinen, Milton
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La evapotranspiración de referencia () es un indicador importante para la gestión y planificación de los recursos hídricos. El objetivo principal de este estudio fue evaluar 4 modelos de inteligencia artificial (IA) para estimar la en función al número de variables de entrada. Para tal fin, se aplicó K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes (BAYES), Support Vector Machines (SVM) y Artificial Neural Network (ANN), sobre una base de datos de 3 años. Los resultados presentados en este estudio, indican que los modelos de IA podrían utilizarse para la aplicación práctica de la planificación y gestión de los recursos hídricos.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
Penman-Monteith
support vector machines
artificial neural network
Meteorología - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Universidad Nacional de La Plata
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- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/71260
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Determinación de evapotranspiración de referencia a partir de modelos de inteligencia artificialJuarez, JoseTrentin, GustavoHeinen, MiltonCiencias InformáticasPenman-Monteithsupport vector machinesartificial neural networkMeteorologíaLa evapotranspiración de referencia () es un indicador importante para la gestión y planificación de los recursos hídricos. El objetivo principal de este estudio fue evaluar 4 modelos de inteligencia artificial (IA) para estimar la en función al número de variables de entrada. Para tal fin, se aplicó K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes (BAYES), Support Vector Machines (SVM) y Artificial Neural Network (ANN), sobre una base de datos de 3 años. Los resultados presentados en este estudio, indican que los modelos de IA podrían utilizarse para la aplicación práctica de la planificación y gestión de los recursos hídricos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2018-09info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf160-168http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71260spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/CAI-27.pdfinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/2525-0949info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-29T15:16:42Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/71260Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-29 15:16:42.33SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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La evapotranspiración de referencia () es un indicador importante para la gestión y planificación de los recursos hídricos. El objetivo principal de este estudio fue evaluar 4 modelos de inteligencia artificial (IA) para estimar la en función al número de variables de entrada. Para tal fin, se aplicó K-Nearest Neighbors (K-NN), Naïve Bayes (BAYES), Support Vector Machines (SVM) y Artificial Neural Network (ANN), sobre una base de datos de 3 años. Los resultados presentados en este estudio, indican que los modelos de IA podrían utilizarse para la aplicación práctica de la planificación y gestión de los recursos hídricos. |
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