Data mining para determinar patrones del comportamiento de datos meteorológicos / / Jorge Huere-Peña [and five others].
El libro es una adaptación de una investigación presentada a la Universidad Nacional de Huancavelica, que tuvo como objetivo determinar patrones de comportamiento de datos obtenidos mediante éstas técnicas, de las variables meteorológicas en la ciudad de Huancavelica (Perú) como son: la temper...
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Huere-Peña, Jorge, author. Data mining para determinar patrones del comportamiento de datos meteorológicos / Jorge Huere-Peña [and five others]. Peru : Instituto Universitario de Innovación Ciencia y Tecnología Inudi Perú, [2022] ©2022 1 online resource (68 pages) text txt rdacontent computer c rdamedia online resource cr rdacarrier Description based on publisher supplied metadata and other sources. El libro es una adaptación de una investigación presentada a la Universidad Nacional de Huancavelica, que tuvo como objetivo determinar patrones de comportamiento de datos obtenidos mediante éstas técnicas, de las variables meteorológicas en la ciudad de Huancavelica (Perú) como son: la temperatura ambiental, presión atmosférica, humedad atmosférica, velocidad del viento, radiación solar, radiación ultra violeta y precipitación pluvial utilizando para ello una estación meteorológica automatizada de la compañía Weather Link, Marca DAVIS, Modelo Vantage Pro y una consola para el almacenamiento de datos Vantage Pro en texto plano y que posteriormente fueron procesados, descritos y analizados usando el software SPSS Statistical y WRPLOT en el caso particular de la variable dirección del viento y para la determinación de comportamientos y patrones se usó la metodología CRISP-DM. Los resultados obtenidos fueron clúster de las variables meteorológicas con algoritmos de aprendizaje no supervisado y predicciones de la variable precipitación pluvial con algoritmos de aprendizaje supervisados obteniendo 84,9% de probabilidades de éxito en el pronóstico y en el caso de los clúster grupos de cuatro y diez significativamente diferentes. Includes bibliographical references. SINOPSIS.9 -- ABSTRACT.10 -- INTRODUCCIÓN11 -- CAPÍTULO I.13 -- CARACTERIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Y MARCO METODOLÓGICO13 -- 1.1. Descripción de problema13 -- 1.2 Enunciado de problema14 -- 1.2.1 Enunciado general delproblema14 -- 1.2.2 Enunciados específicos del problema.14 -- 1.3 Objetivo de la investigación14 -- 1.4 Método, diseño y tipo de investigación14 -- 1.5 Cuadro de variables, temas o unidades de investigación.16 -- 1.6 Técnicas e instrumentos de investigación16 -- 1.7 Procedimientos de investigación18 -- 1.8 Consideraciones éticas18 -- CAPITULO II19 -- MARCO TEÓRICO.19 -- 2.1 Bases teóricas19 -- 2.1.1. Cambio climático y variabilidad climática.19 -- 2.1.2. Meteorología, tiempo meteorológico y clima19 -- 2.1.3. Patrones de comportamiento de datos meteorológicos20 -- 2.2 Marco conceptual.21 -- 2.3 Marco filosófico36 -- CAPÍTULO III41 -- RESULTADOS, DISCUSIONES Y CONCLUSIONES41 -- 3.1. Exposición resultados41 -- 3.1.1. Resultado 1.41 -- 3.1.2. Resultado 242 -- 3.1.3. Resultado 3.42 -- 3.1.4. Resultado 443 -- 3.1.5. Resultado 5.45 -- 3.1.5. Resultado 5.46 -- 3.1.6. Resultado 648 -- 3.1.7. Resultado 7.48 -- 3.1.8. Resultado 850 -- 3.1.9. Resultado 951 -- 3.2. Discusión.57 -- 3.3. Conclusiones.60 -- REFERENCIAS61 -- ANEXOS.63. Meteorology Data processing. 612-50-6955-9 |
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Huere-Peña, Jorge, Data mining para determinar patrones del comportamiento de datos meteorológicos / SINOPSIS.9 -- ABSTRACT.10 -- INTRODUCCIÓN11 -- CAPÍTULO I.13 -- CARACTERIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Y MARCO METODOLÓGICO13 -- 1.1. Descripción de problema13 -- 1.2 Enunciado de problema14 -- 1.2.1 Enunciado general delproblema14 -- 1.2.2 Enunciados específicos del problema.14 -- 1.3 Objetivo de la investigación14 -- 1.4 Método, diseño y tipo de investigación14 -- 1.5 Cuadro de variables, temas o unidades de investigación.16 -- 1.6 Técnicas e instrumentos de investigación16 -- 1.7 Procedimientos de investigación18 -- 1.8 Consideraciones éticas18 -- CAPITULO II19 -- MARCO TEÓRICO.19 -- 2.1 Bases teóricas19 -- 2.1.1. Cambio climático y variabilidad climática.19 -- 2.1.2. Meteorología, tiempo meteorológico y clima19 -- 2.1.3. Patrones de comportamiento de datos meteorológicos20 -- 2.2 Marco conceptual.21 -- 2.3 Marco filosófico36 -- CAPÍTULO III41 -- RESULTADOS, DISCUSIONES Y CONCLUSIONES41 -- 3.1. Exposición resultados41 -- 3.1.1. Resultado 1.41 -- 3.1.2. Resultado 242 -- 3.1.3. Resultado 3.42 -- 3.1.4. Resultado 443 -- 3.1.5. Resultado 5.45 -- 3.1.5. Resultado 5.46 -- 3.1.6. Resultado 648 -- 3.1.7. Resultado 7.48 -- 3.1.8. Resultado 850 -- 3.1.9. Resultado 951 -- 3.2. Discusión.57 -- 3.3. Conclusiones.60 -- REFERENCIAS61 -- ANEXOS.63. |
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Los resultados obtenidos fueron clúster de las variables meteorológicas con algoritmos de aprendizaje no supervisado y predicciones de la variable precipitación pluvial con algoritmos de aprendizaje supervisados obteniendo 84,9% de probabilidades de éxito en el pronóstico y en el caso de los clúster grupos de cuatro y diez significativamente diferentes.</subfield></datafield><datafield tag="504" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Includes bibliographical references.</subfield></datafield><datafield tag="505" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">SINOPSIS.9 -- ABSTRACT.10 -- INTRODUCCIÓN11 -- CAPÍTULO I.13 -- CARACTERIZACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Y MARCO METODOLÓGICO13 -- 1.1. 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