Resumen

RIABANI MERCADO, Franklin; GARCIA FERNANDEZ, Willman  y  HERRERA ACEBEY, Johnny A.. Sistema de inteligencia artificial para la predicción temprana de heladas meteorológicas. RevActaNova. [online]. 2016, vol.7, n.4, pp.483-495. ISSN 1683-0789.

La helada es un factor meteorológico importante para la hidrología, climatología y agricultura. Este estudio propone crear una máquina de aprendizaje extremo (ELM) utilizando el algoritmo propuesto por Huang sobre una red neuronal monocapa con propagación hacia adelante, como base para la predicción temprana de heladas meteorológicas. El estudio fue desarrollado en el Valle Alto del departamento de Cochabamba-Bolivia, los datos fueron colectados en 6 estaciones meteorológicas llegando a un total de 178450 mediciones, se para el entrenar la red neuronal. Para la verificación se utilizaron los datos obtenidos de las estaciones meteorológicas de Tiquipaya y Arque del año 2016. Con márgenes de confianza superiores al 90%. Como resultados de la investigación se demostró que una red neuronal entrenada con el algoritmo propuesto por Huang, es un buen predictor de heladas meteorológicas tanto en niveles de confianza y tiempos de respuesta.

Palabras clave : Inteligencia computacional; inteligencia Artificial; Machine Learning; SciPy; Raspberry Pi; Agricultura inteligente; Heladas.

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