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dc.creatorTardivo, María
dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorBianchini, Germán
dc.creatorMéndez Garabetti, Miguel
dc.date.accessioned2023-06-23T11:48:30Z
dc.date.available2023-06-23T11:48:30Z
dc.date.issued2018-01-01
dc.identifier.citationVI Seminario Argentina-Brasil de Tecnologías de la Información y la Comunicación (SABTIC 2018). Año 2018.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8105
dc.description.abstractLa 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.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.rights.uriCC0 1.0 Universal*
dc.subjectMétricas, Incendios, Monitorizaciónes_ES
dc.titleMonitorización y análisis de métricas poblacionales en un método de predicción de incendios forestaleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.holderUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendozaes_ES
dc.description.affiliationUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentinaes_ES
dc.relation.projectidPID 4736es_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useAtribuciónes_ES


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