dc.creatorTardivo, María
dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorBianchini, Germán
dc.creatorMéndez Garabetti, Miguel
dc.date2023-06-23T11:48:30Z
dc.date2023-06-23T11:48:30Z
dc.date2018-01-01
dc.date.accessioned2023-08-31T14:40:32Z
dc.date.available2023-08-31T14:40:32Z
dc.identifierVI Seminario Argentina-Brasil de Tecnologías de la Información y la Comunicación (SABTIC 2018). Año 2018.
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8105
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8548960
dc.descriptionLa incertidumbre sobre el valor de los parámetros de entrada que alimentan los modelos de predicción de incendios forestales es un problema crucial, que puede producir graves consecuencias si la salida de los modelos proporcionan predicciones erróneas. ESSIM­DE(r) es un método general de predicción y reducción de incertidumbre basado en Análisis Estadístico, la metaheurística Evolución Diferencial y Cómputo de Alto Rendimiento, y ha sido estudiado durante los últimos años con el fin de mejorar su rendimiento. Este trabajo presenta una mejora del método en la cual se perfecciona la estrategia evolutiva, en base a la monitorización y análisis de la distribución poblacional y de los movimientos efectivos del optimizador.
dc.descriptionUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
dc.formatpdf
dc.languagespa
dc.relationPID 4736
dc.rightsopenAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
dc.rightsCC0 1.0 Universal
dc.rightsUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza
dc.rightsAtribución
dc.subjectMétricas, Incendios, Monitorización
dc.titleMonitorización y Análisis de Métricas Poblacionales en un Método de Predicción de Incendios Forestales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeacceptedVersion


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