Monitorización y análisis de métricas poblacionales en un método de predicción de incendios forestales
Fecha
2018-01-01Autor
Tardivo, María
Caymes Scutari, Paola
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
Metadatos
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La 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.
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