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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


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