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dc.contributor.advisorTorres Carrión, Pablo Vicentees_ES
dc.contributor.authorÁlvarez Castillo, Luis Fernandoes_ES
dc.date.accessioned2021-06-01T13:52:03Z-
dc.date.available2021-06-01T13:52:03Z-
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.citationÁlvarez Castillo, Luis Fernando. Torres Carrión, Pablo Vicente.(2021). Aplicación de un modelo de minería de datos para identificar patrones meteorológicos . Universidad Técnica Particular de Lojaes_ES
dc.identifier.other1347411es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/27881-
dc.descriptionResumen:Este trabajo está enfocado en el estudio, análisis y predicción de datos meteorológicos de la red de estaciones GNSS de monitoreo continuo del Ecuador (REGME), que se encuentran distribuidas en sitios estratégicos en todo el país. Se registran datos de forma permanente, con intervalos de un segundo. Se han obtenido los datos de cuatro estaciones meteorológicas (LJEC, PLEC, CUEC, GZEC), correspondientes a los años 2017, 2018 y 2019. Para su análisis se aplican técnicas de minería de datos, usando algoritmos de aprendizaje automático que determinen el comportamiento de estas estaciones. Tomando la temperatura como variable a predecir, se ha desarrollado y configurado un modelo de aprendizaje automático que se adapta a los datos utilizados, es decir a su estructura, con el fin de obtener resultados precisos y con un bajo porcentaje de error. Luego de haber desarrollado el modelo y realizar las respectivas pruebas, se ha logrado un nivel de satisfacción que se encuentra alrededor del 90%, que evidencia la aceptación de las hipótesis.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectDatos meteorológicoses_ES
dc.subjectIngeniero en sistemas informáticos y computaciónes_ES
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.titleAplicación de un modelo de minería de datos para identificar patrones meteorológicoses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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