{"id":58248,"date":"2018-03-09T22:46:06","date_gmt":"2018-03-09T22:46:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelizacion-del-comportamiento-de-la-temperatura-del-aire-en-superficie-usando-redes-neuronales\/"},"modified":"2018-03-09T22:46:06","modified_gmt":"2018-03-09T22:46:06","slug":"modelizacion-del-comportamiento-de-la-temperatura-del-aire-en-superficie-usando-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/meteorologia\/modelizacion-del-comportamiento-de-la-temperatura-del-aire-en-superficie-usando-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"Modelizaci\u00f3n del comportamiento de la temperatura del aire en superficie usando redes neuronales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Angel Luis Labajo Izquierdo <\/strong><\/h2>\n<p>Se desarrolla un modelo de predicci\u00f3n basado en redes neuronales y se aplica a las series de temperatura m\u00e1xima media (tmaxmed) y m\u00ednima media (tminmed) obtenidas en estaciones de la meseta central espa\u00f1ola.  se ha empleado un perceptron multicapa. Para el entrenamiento se us\u00f3 el algoritmo de retropropagaci\u00f3n y variantes. Los patrones de entrenamiento y prueba fueron partes de la serie de igual longitud y desfasados en un instante de tiempo.  en primer lugar se configura el modelo y se determina el tratamiento previo de los datos con los que el modelo presenta un mejor rendimiento. Se realiza de forma experimental a partir de las series de tminmed observadas en la estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica de \u00e1vila y se determinan aspectos tales como la longitud de los patrones, n\u00famero de patrones de entrenamiento y prueba, funciones de activaci\u00f3n, algoritmo de entrenamiento, condici\u00f3n de fin de entrenamiento y n\u00famero de neuronas de la capa oculta. Se han aplicado tratamientos previos de diferenciaci\u00f3n, desestacionalizaci\u00f3n, anomal\u00edas y estandarizaci\u00f3n de las series de datos.  la metodolog\u00eda se aplica en dos modalidades: local y regional. En la local el modelo se entrena con patrones correspondientes a una sola estaci\u00f3n y en la regional con patrones correspondientes a estaciones meteorol\u00f3gicas de una misma regi\u00f3n.  el modelo ha sido validado con el coeficiente de determinaci\u00f3n y mse entre series reales y simuladas, y las correspondientes gr\u00e1ficas de secuencia y dispersi\u00f3n. Los resultados obtenidos se comparan con los obtenidos con modelos arima.  el modelo dise\u00f1ado proporciona resultados que muestran un alto grado de concordancia con las series de valores reales. Las secuencias de las series simuladas mantienen las caracter\u00edsticas de evoluci\u00f3n y tendencia de las reales, lo que no sucede con los modelos arima. El modelo regional mejora ligeramente los resultados del local.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelizaci\u00f3n del comportamiento de la temperatura del aire en superficie usando redes neuronales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelizaci\u00f3n del comportamiento de la temperatura del aire en superficie usando redes neuronales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Angel Luis Labajo Izquierdo <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Salamanca<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 27\/04\/2007<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Luis Labajo Salazar<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: emiliano Hern\u00e1ndez mart\u00edn <\/li>\n<li>Mar\u00eda  teresa del Teso martin (vocal)<\/li>\n<li>moises Egido manzano (vocal)<\/li>\n<li>Carlos Santamaria salazar (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Angel Luis Labajo Izquierdo Se desarrolla un modelo de predicci\u00f3n basado en redes neuronales y se aplica 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