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dc.date.accessioned 2020-01-02T17:37:13Z
dc.date.available 2020-01-02T17:37:13Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/88076
dc.description.abstract En este trabajo se presentan los resultados preliminares de una herramienta para mapear probabilidades de granizo en tiempo real. Se utilizó un abordaje de aprendizaje automático con generación de features a partir de los parámetros de un modelo lineal ajustados con datos de Zh obtenidos de las mediciones del radar meteorológico de INTA Paran á observando zonas afectadas por atenuación. Además, se utilizaron datos de campo provistos por empresas aseguradoras que cubren daños por granizo. Los resultados son alentadores con ajustes de los modelos que alcanzaron una exactitud de 79 %. es
dc.format.extent 47-58 es
dc.language es es
dc.subject Granizo es
dc.subject Reflectividad es
dc.subject Machine Learning es
dc.subject Random Forest es
dc.title Probabilidad de granizo derivada de la atenuación producida en un haz de radar es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.issn 2525-0949 es
sedici.creator.person Banchero, Santiago es
sedici.creator.person Mezher, Romina 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 2019-09
sedici.relation.event XI Congreso de AgroInformática (CAI) - JAIIO 48 (Salta, 2019) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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