Modelos de aprendizaje supervisados: aplicaciones para la predicción de incendios forestales en la provincia de Córdoba

Autores
Cardenas, Marina E.; Medel, Ricardo; Castillo, Julio J.; Vázquez, Juan C.; Casco, Osvaldo
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Mediante el empleo de técnicas de aprendizaje automático, tales como las redes neuronales o SVM (Máquinas de Vectores de Soporte), queremos capturar la presencia de patrones de comportamiento en los factores que influyen en la ocurrencia de incendios forestales, ya sean humanos o de índole climática. El objetivo de este proyecto es elaborar un modelo que permita pronosticar la ocurrencia de incendios forestales en la Provincia de Córdoba, especialmente en las sierras de Córdoba y la región del Parque Chaqueño de la provincia. Cabe destacar que el modelo construido servirá no solo para pronosticar la ocurrencia de un incendio en una determinada zona, sino también brindará información sobre la cantidad de hectáreas afectadas por el mismo. Actualmente estamos realizando pruebas con datos recopilados en artículos periodísticos, disponibles en Internet, y bases de datos de estaciones meteorológicas situadas en la provincia.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
modelos
Meteorología
Incendios Forestales
Predicción
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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