Aplicación de un modelo de minería de datos para identificar patrones meteorológicos

Resumen: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.

• Autor principal: Álvarez Castillo, Luis Fernando (author)
• Formato: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicado em: 2021
• Assuntos: Minería de datos; Datos meteorológicos; Ingeniero en sistemas informáticos y computación; Tesis y disertaciones académicas
• Acesso em linha: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/27881