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dc.date.accessioned | 2018-12-05T16:39:29Z | |
dc.date.available | 2018-12-05T16:39:29Z | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/71260 | |
dc.description.abstract | La evapotranspiración de referencia (𝐸𝑇𝑜) 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 𝐸𝑇𝑜 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. | es |
dc.format.extent | 160-168 | es |
dc.language | es | es |
dc.subject | Penman-Monteith | en |
dc.subject | Meteorología | es |
dc.subject | support vector machines | en |
dc.subject | artificial neural network | en |
dc.title | Determinación de evapotranspiración de referencia a partir de modelos de inteligencia artificial | es |
dc.type | Objeto de conferencia | es |
sedici.identifier.uri | http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/CAI-27.pdf | es |
sedici.identifier.issn | 2525-0949 | es |
sedici.creator.person | Juarez, Jose | es |
sedici.creator.person | Trentin, Gustavo | es |
sedici.creator.person | Heinen, Milton | es |
sedici.subject.materias | Ciencias Informáticas | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa | es |
sedici.subtype | Objeto de conferencia | es |
sedici.rights.license | Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-SA 3.0) | |
sedici.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ | |
sedici.date.exposure | 2018-09 | |
sedici.relation.event | X Congreso de AgroInformática (CAI) - JAIIO 47 (CABA, 2018) | es |
sedici.description.peerReview | peer-review | es |