Bibliografie tematiche / Predicción

Indice

  1. Articoli di riviste
  2. Tesi
  3. Libri
  4. Capitoli di libri
  5. Atti di convegni
  6. Rapporti di organizzazioni

Letteratura scientifica selezionata sul tema "Predicción"

Autore: Grafiati
Pubblicato: 4 giugno 2021
Ultima modifica: 27 aprile 2022

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Articoli di riviste sul tema "Predicción"

1

Barragán Espinosa, Jairo Alberto. "Instrumentos de predicción". Revista Colombiana de Obstetricia y Ginecología 38, n. 5 (30 ottobre 1987): 356–65. http://dx.doi.org/10.18597/rcog.2264.

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Abstract (sommario):
La OPS/OMS, teniendo en cuenta la meta de “Salud para todos en el año 2000”, ha planteado dentro de las estrategias fundamentales para lograrla la “Atención Primaria en Salud”.De acuerdo con la situación actual de salud de los países del tercer mundo, la atención primaria en salud entra a jugar un papel importante en la prestación de los servicios y con el fin de hacerlos relevantes, se consideran los conceptos de niveles de atención como escalones de complejidad para brindar una oferta de buena calidad a la población, de acuerdo con sus posibilidades de acceso o grado de postergación.Para identificar aquellos grupos postergados debe incorporarse el concepto de Riesgo, que permite abordar la problemática de salud de un grupo determinado con un criterio preventivo, toda vez que conociéndose el o los factores de riesgo que inciden sobre la presencia de un daño, en un grupo o individuo, ofrece la posibilidad de intervenir con el fin de reducir o atenuar esos factores mucho antes de presentarse el resultado no deseado.
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2

Cobo, Erik. "Valorar la predicción". Medicina Clínica Práctica 4 (dicembre 2021): 100296. http://dx.doi.org/10.1016/j.mcpsp.2021.100296.

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3

Anta, Juan Fernando. "Representación, Predicción y Música". Epistemus. Revista de Estudios en Música, Cognición y Cultura 2, n. 1 (29 dicembre 2013): 23. http://dx.doi.org/10.21932/epistemus.2.2712.0.

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Abstract (sommario):
Las representaciones mentales ocupan un lugar clave en el ámbito de la Psicología Cognitiva. En este artículo se intenta avanzar sobre tres preguntas acerca del tema, con relación específicamente a la cognición musical: i) ¿cuál es el origen de las representaciones?; ii) ¿cómo se relacionan con la realidad externa?; y iii) ¿para qué sirven? De este modo se abordará el análisis de las relaciones existentes entre las representaciones y el complejo mentecuerpo, las representaciones y la realidad, y las representaciones y su función psicológica, respectivamente. Se argumenta que el ‘para qué sirven’, o su ‘función psicológica’, es el componente más significativo de las representaciones mentales, y también de las representaciones mentales específicamente musicales. Más precisamente, se propone que, más allá de su constitución, las representaciones están orientadas al futuro, y que su poder predictivo es la razón misma de su existencia psicológica. Un claro ejemplo de ello lo constituirían las representaciones que el oyente utiliza para predecir la música, las cuales, al ser frustradas, promoverían el contenido afectivo de la experiencia musical.
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4

Rada García, Eloy. "Ciencia, predicción y profecía". ENDOXA 1, n. 2 (1 gennaio 1993): 177. http://dx.doi.org/10.5944/endoxa.2.1993.4792.

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5

Conde, Camilo J. Cela, e Gisèle Marty. "Ley, voluntad y predicción". Estudios de Psicología 19, n. 59 (gennaio 1998): 105–20. http://dx.doi.org/10.1174/02109399860400757.

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Gonzales Medina, Carlos Alejandro, e Cesar Raúl Alegría Guerrero. "¿Es posible predecir la preeclampsia?" Revista Peruana de Ginecología y Obstetricia 60, n. 4 (28 gennaio 2015): 363–71. http://dx.doi.org/10.31403/rpgo.v60i160.

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Abstract (sommario):
La preeclampsia es una enfermedad que solo aparece durante la gestación humana y que seasocia a una importante morbimortalidad materna y perinatal. No existen modelos integralespara predecir la preeclampsia. Se realiza una revisión sobre los indicadores de predicción depreeclampsia con mayor aproximación que incluyen la flujometría Doppler de las arterias uterinas,biomarcadores bioquímicos y algunos factores clínicos asociados. Se revisa una nuevapropuesta de índice de predicción de preeclampsia.Palabras clave: Preeclampsia, gestación, predicción.
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7

Tejeiro. "PREDICCIÓN DEL RENDIMIENTO EN MÚSICA". Revista de Musicología 12, n. 1 (1989): 95. http://dx.doi.org/10.2307/20795271.

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8

Aragón-Vargas, Luis Fernando. "CIENCIA, VOLCANES, HURACANES Y PREDICCIÓN". Pensar en Movimiento: Revista de Ciencias del Ejercicio y la Salud 14, n. 2 (30 dicembre 2016): 1–3. http://dx.doi.org/10.15517/pensarmov.v14i2.27615.

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Abstract (sommario):
En este editorial se presenta una reflexión sobre algunas limitaciones de las predicciones científicas, aprovechando eventos naturales ocurridos recientemente en Costa Rica y profundizando en algunos conceptos de filosofía de la ciencia.
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9

Mòdol Deltell, Josep M., e Miquel Sabrià. "Modelos de predicción de bacteriemia". Medicina Clínica 123, n. 7 (settembre 2004): 255–56. http://dx.doi.org/10.1016/s0025-7753(04)74480-2.

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10

Colonna, L., e M. Zann. "Predicción de la respuesta antidepresiva". European psychiatry (Ed. Española) 3, n. 3 (giugno 1996): 210. http://dx.doi.org/10.1017/s1134066500001004.

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Tesi sul tema "Predicción"

1

Normey-Rico, J. E. (Julio Elias). "Predicción para control /". Sevilla, 1999. http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/81146.

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2

González, Maeso Ana María. "Predicción de crecimiento de la tuberosidad maxilar". Doctoral thesis, Universitat de València, 2011. http://hdl.handle.net/10803/81335.

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Abstract (sommario):
Este estudio longitudinal ha sido diseñado para determinar una valoración real del crecimiento de la Tuberosidad Maxilar a través de cualquiera de los tres registros clínicos más utilizados hasta la fecha en las consultas de Ortodoncia: modelos de estudio (MODELOS), ortopantomografías (ORTO) y telerradiografías (TELE). Para ello contamos con una muestra de 60 pacientes (26 niños y 34 niñas) entre 7 y 21 años de edad evaluados en función de su edad dentaria en 2 momentos diferentes: en la primera medición los sujetos presentan dentición mixta 1º fase, y en la segunda, unos diez años más tarde, los mismos sujetos presentan dentición permanente. Dividimos la muestra en 2 grupos: el grupo A representa a los sujetos que no presentan los 3º molares superiores erupcionados, mientras que en el grupo B, el cual representa el 23,3% de la muestra, los 3º molares superiores han erupcionado correctamente. En ambos grupos medimos mediante los tres registros el espacio disponible tuberositario que determinamos de distal del 1º molar permanente superior a distal de la tuberosidad. Encontramos correlación lineal entre los 2 registros radiográficos TELE y ORTO, pero no así en MODELOS. La longitud adulta del espacio tuberositario puede predecirse a partir de la medición inicial en las técnicas de TELE y ORTO.En todas las técnicasexceptoen MODELOS, la correlación entre medidas iniciales y finales es significativa. Las dimensiones de las medidas tuberositarias son simétricas respecto al plano que divide la arcada en dos mitades. El porcentaje medio de crecimiento tuberositario medido con nuestros propios métodos a través de telerradiografías es 59,7%; variación media similar a la realizada según el análisis de Ricketts. Hemos obtenido una ecuación de regresión que confirma la correlación lineal entre ambas técnicas, así como el método de predicción de Ricketts. Ni el sexo ni el tipo de arcada parecen influenciar en el crecimiento de la tuberosidad maxilar en ninguna técnica de medición utilizada. Sólo en MODELOS con 3º molar erupcionado el crecimiento es mayor. La suma de los diámetros de las coronas de los 2º y 3º molares medidas en TELE alcanza un valor medio de 21,01mm. Es significativamente superior al espacio tuberositario medio: 19,18mm, lo cual implica problemas de espacio en el 73,3% de los adultos.
This longitudinal studywasdesignedto determine a realisticassessment of themaxillarytuberositygrowththroughany of thethreeclinical records mostwidelyusedto date in orthodonticclinics: studymodels (SM), lateral cephalometricradiographs (LCR) and panoramicradiographs (PR). Thesampleconsisted of 60 patients (26 boys and 34 girls) between 7 and 21 yearsold, evaluatedon 2 differentstages of theirtoothage: duringthefirstmeasurement, subjectshad 1st phasemixeddentition, and ten yearslater, in a secondmeasurement, samesubjectshadpermanentdentition. Wedividedthesampleinto 2 groups: group A includessubjectswith non erupted 3rd molars, while in group B (23.3% of thesample), 3rd molarshaveeruptedcorrectly. In bothgroupstheavailabletuberosityspacewasmeasuredusingallthreeclinical records: from distal of 1st permanentupper molar to distal of thetuberosity. Linear correlationwasfoundbetweenthe 2 radiographic records; PR and LCR, butnotbetween SM. Theadultlength of thetuberosityarea can be predictedwithinitialmeasurementswhenusing PR and LCR. Withtheexception of SM, allothertechniquesshowedsignificantcorrelationbetweeninitial and final measures. Theaveragerate of tuberositygrowthmeasuredwithourownmethodusing LCR is 59.7%; averagevariation similar toRickettsanalysis, and weobtained a regressionequationwhichconfirmsthe linear correlationbetweenbothtechniques. Neither sex northetype of archinfluencethegrowth of themaxillarytuberosity in any of themeasurementtechniques. Onlygrowthisgreater in SM witherupted 3rd molars. The sum of 2nd and 3rd molarscrownsdiametersmeasuredwith LCR reach a mean value of 21.01 mm.It´ssignificantlygreatertotheaveragetuberosityspace: 19.18 mm, whichimpliesspaceproblems in 73.3% of adults.
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Nogal, Macho María. "Métodos matemáticos para la predicción de tráfico". Doctoral thesis, Universidad de Cantabria, 2011. http://hdl.handle.net/10803/56317.

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Abstract (sommario):
Esta tesis desarrolla los siguientes modelos matemáticos originales: - Un modelo bayesiano conjugado para la reconstrucción y estimación de los flujos de tráfico a partir de la lectura de las matrículas, que permite calcular los diferentes flujos de tráfico, tales como los de rutas, origen-destino, arcos escaneados o arcos aforados. - Un modelo dinámico de recarga, continuo en el tiempo, consistente con la regla FIFO, que evalúa el efecto de la congestión teniendo en cuenta la interacción de los flujos de todas las rutas y su coincidencia en diferentes momentos y lugares. Se supone que el tiempo de recorrido del arco es función no lineal de los volúmenes de tráfico del mismo y, además, se tiene en cuenta el efecto derivado de la congestión en los arcos aguas abajo de la ruta. - Un modelo de tráfico dinámico con demanda estocástica para la predicción de algunas variables de tráfico, tales como los tiempos de recorrido, flujos o densidad de los arcos y su evolución en el tiempo. Todos los modelos propuestos se han ensayado en redes de tráfico reales como son Cuenca y Ciudad Real (España) y el estado de Vermont (EE.UU.), con el fin de analizar sus características, validez de los resultados y los correspondientes requisitos computacionales. Además, se incluye una revisión de la literatura existente acerca de los modelos de tráfico estáticos y dinámicos.
In this thesis we present the following mathematical models: - A conjugate Bayesian model for traffic flow reconstruction and estimation based on plate scanning, which permits us to identify the path, origin-destination and link flows. - A continuous dynamic traffic loading model. This FIFO rule consistent model evaluates the congestion effect taking into account the interaction of flows of all paths and their coincidence at different times and locations. It is assumed a non-linear link travel time function of the link volumes and considered the effect of a link congestion on the upstream route links. - A dynamic traffic model with stochastic demand for predicting some traffic variables such as link travel times, link flows or link densities and their time evolution in real networks. These three models have been tested with real traffic networks such as the Cuenca and Ciudad Real (Spain) networks and the Vermont-State (US) example, in order to analyze their characteristics and computational costs and validate results. Moreover, a literature revision about static and dynamic traffic models is included.
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4

Becerra, Torres Bernardo Daniel. "Predicción del Ablandamiento del Kiwi en Postcosecha". Tesis, Universidad de Chile, 2008. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/101700.

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Torres, Lezcano Estanis. "Desarrollo de métodos de predicción de la incidencia de 'bitter pit' en plantaciones de manzanas ‘Golden Smoothee’ (Malus domestica, L. Borkh.)". Doctoral thesis, Universitat de Lleida, 2018. http://hdl.handle.net/10803/665244.

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Abstract (sommario):
El bitter pit és la fisiopatia més important en molts cultivars de pomes. No obstant, no existeix una estratègia completament efectiva per al seu control, per aquest motiu, un mètode de predicció que identifiqui anys i plantacions amb un alt potencial de desenvolupar la fisiopatia permetrà evitar pèrdues econòmiques, especialment durant la conservació i confecció. L’objectiu principal de la present tesi doctoral va ser la posada a punt d’un sistema de predicció de la incidència del bitter pit en plantacions de poma ‘Golden Smoothee’. Per això, es van investigar diferents mètodes basats en tres tecnologies diferents: i) l’anàlisi mineralògic de fruits en diferent època (en estadis primerencs i a recol·lecció), ii) la inducció de símptomes (infiltració de Mg, banys amb etefón, embossat de fruits i mètode passiu) i iii ) l’espectroscopía VIS/NIR. Els diferents mètodes es van avaluar en diferents períodes de creixement del fruit. Paral·lelament, es va avaluar i quantificar l’eficàcia de diferents estratègies per mitigar l’aparició de bitter pit basades en aplicacions de CaCl2 a pre i postcollita (aplicacions radiculares, foliars i banys en poscosecha). L’anàlisi primerenc de Ca en fruit a 60 dies després de la floració (DDPF) va mostrar una precisió en la predicció similar o millor que l’anàlisi a recol·lecció. Es va definir un valor de referència de 60 DDPF de 11 mg de Ca 100 g-1 de pes fresc, per sobre del qual es minimitza la incidència de bitter pit. La majoria de mètodes basats en induir símptomes, a excepció de l’embossat, van mostrar eficàcia a partir dels 40 dies abans de la recol·lecció (DAR), amb una correlació amb el bitter pit de postcollita del 70-80%. La espectroscopía VIS/NIR va mostrar resultats poc satisfactoris per a la predicció del bitter pit, però va ser capaç de discriminar fruits afectats quan els símptomes eren visibles a postcollita. Finalment, es va disenyar un model de predicció per al bitter pit basat en l’anàlisi de Ca en fruit a 60 DDPF i el mètode passiu a partir de 40 DAR. Respecte la mitigació del bitter pit, els resultats obtinguts en els anys amb alta incidència van mostrar una reducció del 20% a un 12%, 8% o 3% mitjançant aplicacions foliars, banys de postcollita o la combinació d’ambdues, respectivament, per tant, les aplicacions foliars de CaCl2 així com els banys postcollita serien pràctiques a recomanar en els casos d’alt risc de bitter pit.
El bitter pit es la fisiopaía más importante en muchos cultivares de manzana. Sin embargo, no existe una estrategia de control completamente efectiva, por lo que un método de predicción que identifique años y plantaciones con alto potencial de desarrollar la fisiopatía permitirá evitar pérdidas económicas, especialmente durante la conservación y confección. El objetivo principal de la presente tesis doctoral fue la puesta a punto de un sistema de predicción de la incidencia de bitter pit en plantaciones de manzanas ‘Golden Smoothee’. Para ello, se investigaron diferentes métodos de predicción basados en tres tecnologías distintas: i) el análisis mineralógico de fruto (en estadios tempranos y en recolección), ii) la inducción de síntomas (infiltración de Mg, baños con etefón, embolsado de frutos y método pasivo) y iii) la espectroscopía VIS/NIR. Los distintos métodos se evaluaron en diferentes períodos de crecimiento del fruto. Paralelamente, se evaluó y cuantificó la eficacia de distintas estrategias para la mitigación del bitter pit basadas en aportaciones de CaCl2 en pre y poscosecha (aplicaciones radiculares, foliares y baños en poscosecha). El análisis temprano de Ca en fruto a 60 días después de plena floración (DDPF) mostró una precisión de predicción similar o mejor que el análisis de Ca en recolección. Se definió un umbral de referencia a 60 DDPF de 11 mg Ca 100 g-1 de peso fresco, por encima del cual se minimizó el riesgo de aparición del bitter pit. La mayoría de métodos basados en inducir síntomas, a excepción del embolsado de frutos, mostraron eficacia a partir de los 40 días antes de recolección (DAR), con una correlación con el bitter pit de poscosecha del 70-80%. La espectroscopía VIS/NIR mostró resultados poco satisfactorios para la predicción del bitter pit, sin embargo, sí fue capaz de discriminar frutos afectados cuando los síntomas eran visibles en poscosecha. Finalmente, se diseñó un modelo de predicción del bitter pit basado en el análisis de Ca en fruto a 60 DDPF y el método pasivo a partir de 40 DAR. Respecto la mitigación del bitter pit, los resultados obtenidos en años con alta incidencia mostraron una reducción de un 20% a un 12%, 8% o 3% mediante aplicaciones foliares, baños en poscosecha o la combinación de ambas, respectivamente, por lo que tanto las aplicaciones foliares de CaCl2 como los baños poscosecha serían prácticas a recomendar en el caso de riesgo de bitter pit.
Bitter pit is the most important physiological disorder in many apple cultivars. However, there is no a completely effective control strategy, therefore, a prediction method that identifies years and orchards with high potential to develop bitter pit will allow reducing economic losses, especially during storage and fruit packing. The main objective of this PhD thesis was the development of a system to predict the incidence of bitter pit for ‘Golden Smoothee’ apple orchards. For this, different methods to predict bitter pit based on three different technologies were investigated: i) mineral analysis (at early stages and at harvest period, ii) induction of symptoms (Mg infiltration, dips with etephon solution, bagging of fruit and passive method) and iii) VIS/NIR spectrophotometry. The different methods were tested in different fruit growth stages. At the same time, the efficacy of different strategies based on CaCl2 applications at pre- and postharvest (fertigation, foliar and postharvest dips) to mitigate bitter pit incidence, were evaluated and quantified. The accuracy of mineral analysis at early development fruit after 60 days after full bloom (DAFB) was better or equal than Ca analysis at harvest. A reference threshold at 60 DAFB of 11 mg Ca 100 g-1 fresh weight was defined. Values equal or higher indicated a low risk of bitter pit. Most methods based on inducing symptoms, with the exception of bagging fruit, showed efficacy from 40 days before harvest (DBH), with a correlation with bitter pit at postharvest of 70-80%. VIS/NIR spectrophotometry showed unsatisfactory results for bitter pit prediction, however, it was able to discriminate affected apples when the symptoms were visible at postharvest. Finally, a bitter pit prediction model based on the analysis of Ca in fruitlet at 60 DAFB and the passive method from 40 DBH was designed. Regarding bitter pit mitigation, the results obtained in seasons with a high incidence showed a reduction from 20% to 12%, 8% or 3% using Ca sprays, postharvest dips or the combination of both, respectively. Therefore, Ca sprays and postharvest dips in CaCl2 solutions are recommended practices when there is a diagnostic of high risk of bitter pit.
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Amrani, Naoufal. "Spectral decorrelation for coding remote sensing data". Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2017. http://hdl.handle.net/10803/402237.

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Abstract (sommario):
Hoy en día, los datos de teledetección son esenciales para muchas aplicaciones dirigidas a la observación de la tierra. El potencial de los datos de teledetección en ofrecer información valiosa permite entender mejor las características de la tierra y las actividades humanas. Los desarrollos recientes en los sensores de satélites permiten cubrir amplias áreas geográficas, produciendo imágenes con resoluciones espaciales, espectrales y temporales sin precedentes. Esta cantidad de datos producidos implica una necesidad requiere técnicas de compresión eficientes para mejorar la transmisión y la capacidad de almacenamiento. La mayoría de estas técnicas se basan en las transformadas o en los métodos de predicción. Con el fin de entender la independencia no lineal y la compactación de datos para las imágenes hiperespectrales, empezaos por investigar la mejora de la transformada “Principa Component Analysis” (PCA) que proporciona una decorrelación optima para fuentes Gausianas. Analizamos la eficiencia en compresión sin perdida de “Principal Polynomial Analysis” (PPA) que generaliza PCA con la eliminación de las dependencias non lineales a través de regresión polinomial. Mostramos que las componentes principales no son capaces de predecirse con la regresión polinomial y por tanto no se mejora la independencia del PCA. Este análisis nos permite entender mejor el concepto de la predicción en el dominio de la transformada para fines de compresión. Por tanto, en lugar de utilizar transformadas sofisticadas y costosas como PCA, centramos nuestro interés en transformadas más simples como “CDiscrete Wavelet Transform”(DWT). Mientras tanto, adoptamos técnicas de predicción para explotar cualquier dependencia restante entre las componentes transformadas. Así, introducimos un nuevo esquema llamado “Regression Wavelet Analysis” (RWA) para aumentar la independencia entre los coeficientes de las imágenes hiperespectrales. El algoritmo utiliza la regresión multivariante para explotar las relaciones entre los coeficientes de las transformada DWT. El algoritmo RWA ofrece muchas ventajas, como el bajo coste computacional y la no expansión del rango dinámico. Sin embargo, la propiedad más importante es la eficiencia en compresión sin perdida. Experimentaos extensivos sobre un conjunto amplio de imanes indican que RWA supera las técnicas mas competitivas en el estado del arte com. PCA o el estándar CCSDS-123. Extendemos los beneficios de RWA para la compresión progresiva “ Lossy-to-lossless “. Mostramos que RWA puede alcanzar una relación rate-distorsión mejor que las obtenidas por otras técnicas del estado del arte como PCA. Para este fin, proponemos un esquema de pesos que captura la significancia predictiva de las componentes. Para un análisis más profundo, también analizamos el sesgo en los parámetros de regresión cuando se aplica una compresión con perdida. Mostramos que los parámetros de RWA no son sesgados cuando los modelos de regresión se aplican con los datos recuperados que carecen información. Finalmente, introducimos una versión del algoritmo RWA de muy bajo coste computacional. Con este nuevo enfoque, la predicción solo se basa en muy pocas componentes, mientras que el rendimiento se mantiene. Mientras que la complejidad de RWA se lleva a su bajo extremo, un método de selección eficiente es necesario. A diferencia de otros métodos de selección costosos, proponemos una estrategia simple pero eficiente llamada “ neighbor selection” para seleccionar modelos con pocas componentes predictivas. Sobre un amplio conjunto de imágenes hiperespectrales, estos modelos mantienen el excelente rendimiento de RWA con el modelo máximo, mientras que el coste computacional es reducido al
Today remote sensing is essential for many applications addressed to Earth Observation. The potential capability of remote sensing in providing valuable information enables a better understanding of Earth characteristics and human activities. Recent advances in satellite sensors allow recovering large areas, producing images with unprecedented spatial, spectral and temporal resolution. This amount of data implies a need for efficient compression techniques to improve the capabilities of storage and transmissions. Most of these techniques are dominated by transforms or prediction methods. This thesis aims at deeply analyzing the state-of-the-art techniques and at providing efficient solutions that improve the compression of remote sensing data. In order to understand the non-linear independence and data compaction of hyperspectral images, we investigate the improvement of Principal Component Analysis (PCA) that provides optimal independence for Gaussian sources. We analyse the lossless coding efficiency of Principal Polynomial Analysis (PPA), which generalizes PCA by removing non-linear relations among components using polynomial regression. We show that principal components are not able to predict each other through polynomial regression, resulting in no improvement of PCA at the cost of higher complexity and larger amount of side information. This analysis allows us to understand better the concept of prediction in the transform domain for compression purposes. Therefore, rather than using expensive sophisticated transforms like PCA, we focus on theoretically suboptimal but simpler transforms like Discrete Wavelet Transform (DWT). Meanwhile, we adopt predictive techniques to exploit any remaining statistical dependence. Thus, we introduce a novel scheme, called Regression Wavelet Analysis (RWA), to increase the coefficient independence in remote sensing images. The algorithm employs multivariate regression to exploit the relationships among wavelet-transformed components. The proposed RWA has many important advantages, like the low complexity and no dynamic range expansion. Nevertheless, the most important advantage consists of its performance for lossless coding. Extensive experimental results over a wide range of sensors, such as AVIRIS, IASI and Hyperion, indicate that RWA outperforms the most prominent transforms like PCA and wavelets, and also the best recent coding standard, CCSDS-123. We extend the benefits of RWA to progressive lossy-to-lossless. We show that RWA can attain a rate-distortion performance superior to those obtained with the state-of-the-art techniques. To this end, we propose a Prediction Weighting Scheme that captures the prediction significance of each transformed components. The reason of using a weighting strategy is that coefficients with similar magnitude can have extremely different impact on the reconstruction quality. For a deeper analysis, we also investigate the bias in the least squares parameters, when coding with low bitrates. We show that the RWA parameters are unbiased for lossy coding, where the regression models are used not with the original transformed components, but with the recovered ones, which lack some information due to the lossy reconstruction. We show that hyperspectral images with large size in the spectral dimension can be coded via RWA without side information and at a lower computational cost. Finally, we introduce a very low-complexity version of RWA algorithm. Here, the prediction is based on only some few components, while the performance is maintained. When the complexity of RWA is taken to an extremely low level, a careful model selection is necessary. Contrary to expensive selection procedures, we propose a simple and efficient strategy called \textit{neighbor selection} for using small regression models. On a set of well-known and representative hyperspectral images, these small models maintain the excellent coding performance of RWA, while reducing the computational cost by about 90\%.
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Francia, Santamaria Esther. "Predicción de la mortalidad intrahospitalaria en medicina interna". Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2012. http://hdl.handle.net/10803/108094.

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Abstract (sommario):
El pronóstico es una de las funciones básicas de la medicina, junto al diagnóstico y al tratamiento. El objetivo del pronóstico puede ser conocer qué enfermos pueden morir, estableciendo así la predicción de mortalidad. Esta predicción es difícil en la mayor parte de las circunstancias clínicas habituales, pero lo es más en poblaciones con pacientes muy diferentes, con pocas características comunes, como la de medicina interna. La predicción de mortalidad se establece basándose en la experiencia o en el método científico, mediante modelos estadísticos denominados modelos o índices probabilísticos. Se han desarrollado múltiples modelos predictivos para su aplicación en diferentes áreas, para diferentes momentos evolutivos y para diferentes enfermedades. En general, estos modelos incluyen las comorbilidades previas a la enfermedad aguda, y se denominan “modelos clínicos” o se basan en las constantes vitales y otros parámetros obtenidos en el primer contacto con el enfermo, constituyendo los “modelos fisiológicos”. No se ha diseñado específicamente ningún modelo para la predicción de la mortalidad intrahospitalaria, en el momento del ingreso, de los pacientes admitidos en medicina interna. La hipótesis de esta tesis es que dos modelos predictivos de mortalidad, diseñados en otros ámbitos, son útiles para este objetivo. Estos dos modelos son el modelo clínico de Rué, diseñado en salas de hospitalización del Hospital Parc Taulí, y el modelo fisiológico de Olsson, diseñado en urgencias para pacientes atendidos por patología médica. Para confirmar esta hipótesis, se realizó un estudio prospectivo y observacional, que dio lugar al primer artículo de esta tesis, en los pacientes que ingresaban en la sala convencional de medicina interna del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, hospital urbano, universitario y de tercer nivel. Se aplicaron ambos modelos en esta población y se confirmó su adecuada capacidad en la predicción global de mortalidad, y por tanto su utilidad para la evaluación de la calidad asistencial. Los resultados fueron similares para ambos modelos, siendo discretamente superior el fisiológico de Olsson, aunque sin diferencias estadísticamente significativas. Sin embargo, la capacidad predictiva mostrada en la predicción individual fue subóptima. La capacidad predictiva individual subóptima de los modelos es atribuible, entre otros factores, a su aplicación en una población tan heterogénea como la de medicina interna. Uno de los factores que más contribuyen a esta heterogeneidad es la edad, por este motivo se analizó ésta y su evolución en esta población en los últimos 20 años. Tal como se describió en el segundo artículo de esta tesis, se constató el envejecimiento progresivo de los pacientes admitidos en medicina interna, tanto en el propio hospital como en los hospitales de todo el sistema nacional de salud. Al considerar que la edad avanzada podía ser un factor determinante en la pérdida de la capacidad predictiva de los modelos, se amplió el estudio prospectivo y observacional y se dividió a la población en dos grupos de edad. Se estableció el punto de corte en 85 años. Se aplicó el modelo fisiológico de Olsson en ambos grupos, por ser el que había mostrado mayor capacidad predictiva en el primer trabajo. Se constató, tal como se describe en el tercer trabajo, que la edad avanzada interfiere en el modelo, disminuyendo su capacidad pronóstica. Probablemente hay otras variables no consideradas en estos modelos que son las que tienen mayor importancia en edades avanzadas. Sería de gran utilidad diseñar modelos predictivos de mortalidad para los pacientes de edad avanzada que ingresan en medicina interna.
Prognosis, along with diagnosis and treatment, is one of the primary functions of medicine. One of the objectives of the prognosis is to know which patients may die, and establish the prediction of mortality. This prediction is difficult in most of the usual clinical circumstances, but it is more difficult in populations with very different patients, with few common characteristics, as occurs in patients admitted in general internal medicine wards. Prediction of mortality is based on experience and may be supported by the scientific method, using probabilistic statistical models. Many probabilistic models have been developed and applied in different hospitalization areas, to different developmental stages of disease and for different diseases. In general, these models include either the prior comorbidities to acute illness and are considered “clinical models” or are based on the vital signs and other parameters obtained in the first contact with the patient, constituting the “physiological models”. To our knowledge, no model has been designed specifically for prediction of in-hospital mortality at the moment of admission for patients admitted to a general internal medicine ward. The hypothesis of this thesis is that two mortality predictive models designed in other areas are useful for this purpose. These two models are the Rue´s clinical model, designed in hospitalization wards of diverse specialities at Hospital Parc Taulí (Sabadell, Spain), and the Olsson´s physiological model, developed for medical patients in an emergency department. In order to test this hypothesis, a prospective observational cohort study was undertaken in patients admitted to an acute internal medicine ward in a tertiary, urban and university teaching hospital in Spain (Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona). The results of this study gave rise to the first article of this thesis. Both models were applied in this population and confirmed their accurate ability in the prediction of the overall in-hospital mortality. They were satisfactory for management purposes. Although the physiological model was slightly better than the clinical model, the difference was not statistically significant. However, the two models didn´t proved to be a reliable tool for individual predictions. Possible explanations for the unsatisfactory ability shown in individual prediction include, among other factors, the application of the models in a very heterogeneous population. One of the main factors that contribute to this heterogeneity is age. Therefore the age and its evolution over the past 20 years in this population were analysed. As we described in the second publication of this thesis, we confirmed that patients admitted to internal medicine in our hospital and in Spanish hospitals in general, are significantly older than some years ago and steadily increasing. The advanced age can be a decisive factor in unsatisfactory ability of individual mortality prediction of the models. To test this hypothesis, we extended the first study and divided the population in two age groups. Eighty-five years was the point. The Olsson´s physiological model was applied in both groups because it demonstrated to be the best predictor in the first study. The results are described in the third publication of this thesis and showed that age interferes in the model and significantly decreases its prognosis ability. There may be important variables in advanced age not taken into account in the predictive models. It would be of great interest to design predictive models of in-hospital mortality in general internal medicine for patients of advanced age.
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Fantini, Pérez-Villamil Juan Eduardo. "Autómatas celulares en la predicción de ADR'S Latinoamericanos". Tesis, Universidad de Chile, 2006. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/108375.

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Abstract (sommario):
Esta investigación analiza las bondades de la teoría de Autómatas Celulares como modelamiento del comportamiento de Diferentes ADR´s latinoamericanos, incluyendo casi la totalidad de los ADR´s chilenos. Los Autómatas Celulares son una herramienta de inteligencia artificial que puede ser usada para modelar cualquier sistema complejo y por ende pueden considerarse como una buena alternativa a las ecuaciones diferenciales, pudiendo ser utilizados para modelar sistemas físicos y sistemas biológicos a nivel celular, multicelular y poblacional. En este trabajo se desarrolla una aplicación de esta teoría para proyectar la variación de los signos de 30 ADR´s latinoamericanos, entendiendo que la predicción de la dirección del movimiento del índice accionario es relevante para desarrollar estrategias de transacción efectivas (Leung, Daouk & Chen, 2000; Parisi, Parisi & Cornejo, 2004). El desempeño relativo de los modelos fue medido por el porcentaje de predicción de signo (PPS) que mide la cantidad de predicciones correctas (hits) sobre el total de predicciones hechas. Se encontró que el mayor porcentaje de predicción de signo (PPS) fue de un 80% y correspondió al ADR del Banco Santander-Santiago; además se encontró un PPS promedio de 63,7% al considerar un modelo que proyectaba solo 30 semanas. La capacidad predictiva de los Autómatas Celulares resultó estadísticamente significativa para el 30% de los ADR´s analizados según el test de acierto direccional (DA) de Pesaran & Timmermann (1992). Además, éstos ADR´s con capacidad predictiva superaron en rentabilidad al modelo ingenuo y a la estrategia buy and hold. Por último, este estudio presenta evidencia de que los Autómatas Celulares podrían convertirse en una alternativa a las metodologías predictivas tradicionalmente utilizadas en la administración de portfolios de inversión.
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Apolaya, Torres Carlos Humberto, e Diaz Adolfo Espinosa. "Técnicas de inferencias, predicción y minería de datos". Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), 2018. http://hdl.handle.net/10757/624497.

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Abstract (sommario):
En el primer capítulo, se describe la problemática que se quiere solucionar y se detalla los objetivos específicos que aportan al cumplimiento del objetivo general y el alcance del proyecto. En el segundo capítulo, se definen los conceptos básicos más importantes como Data Mining y Machine Learning, los cuales están relacionados al tema de estudio de la investigación. En el tercer capítulo, se encuentra el Estado del Arte, en el cual se revisará la investigación previa relacionada al proyecto indicando el rubro en el que fue implementado. Esto permite entender cómo se encuentra el tema investigado en la actualidad y tener una visión más clara de lo que se puede desarrollar. En el cuarto capítulo, se describe el desarrollo del proyecto, la metodología a utilizar, se detalla las fases de dicha metodología y el proceso a seguir para la correcta implementación del modelo utilizando arboles de decisión y la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD). En el quinto capítulo se detalla cómo se obtuvo un porcentaje de error de predicción de aproximadamente 9.13%, las pruebas realizadas y recomendaciones. Así como también las propuestas de continuidad del proyecto enfocados en la mejora del modelo de predicción. Finalmente, en el sexto capítulo se describen los resultados finales en la gestión propia del proyecto, en los aspectos de Resultado Final y las Gestiones de alcance, tiempo, comunicación, recursos humanos y riesgos.
In the first chapter, it describes the problem to be solved and it details the specific objectives that contribute to the fulfillment of the general objective and the scope of the project. In the second chapter, the most important basic concepts like Data Mining and Machine Learning are defined, which are related to the subject of research study. In the third chapter, there is the State of Art, in which the previous research related to the project will be reviewed indicating the area in which it was implemented. This allows us to understand how the subject is currently investigated and to have a clearer vision of what can be developed. In the fourth chapter, we describe the development of the project, the methodology to be used, details the phases of the methodology and the process to be followed for the correct implementation of the model using decision trees and the Knowledge Discovery in Databases (KDD) methodology. The fifth chapter details how we obtained a prediction error rate of approximately 9.13%, the tests performed and recommendations. As well as proposals for project continuity focused on improving the prediction model. Finally in the sixth chapter, the final results are described in the project's own management, in the aspects of Final Result and the Outreach, Time, Communication, Human Resources and Risk Management.
Tesis
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Obrecht, Ihl Paz. "Predicción de crimen usando modelos de markov ocultos". Tesis, Universidad de Chile, 2014. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/117357.

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Abstract (sommario):
Magíster en Gestión de Operaciones
Ingeniera Civil Industrial
La prevención del crimen ha ganado cada vez más espacio e importancia entre las políticas públicas en seguridad ciudadana, tanto en Chile como en el mundo. Durante la investigación realizada en este trabajo, se desarrolla un modelo para predecir los crímenes sobre una ciudad, que incluye el efecto de intervenciones preventivas y que permite además estudiar el fenómeno de desplazamiento que se le atribuye a este tipo de medidas. Ambos aspectos incluidos rara vez en los modelos de predicción revisados en la literatura. La estructura utilizada corresponde a un modelo de Markov oculto, donde el atractivo de un lugar para cometer un tipo específico de crimen se considera oculto y se estudia a través de el registro de crímenes observados en dicho lugar, considerando el efecto que intervenciones policiales podrían tener. De manera de demostrar el tipo de información y uso que se puede hacer del modelo desarrollado, se aplicó éste en un caso de estudio. Los datos de los crímenes y vigilancia policial utilizados se obtuvieron mediante un simulador del crimen sobre una ciudad ficticia. El modelo estimado, permitió comparar el efecto de la vigilancia en el lugar donde es ubicada, así como en las áreas aledañas, según el atractivo de cada lugar. Encontrándose que las celdas más atractivas son más susceptibles a esta vigilancia, tanto en la reducción de crímenes esperados al posicionarse un vigilante en un lugar, como en el aumento de la tasa de crímenes cuando un policía es ubicado en lugares aledaños. A partir de las matrices de transición se clasificaron las unidades de estudio, que componen la ciudad virtual, según su potencial para pasar a un estado de alta atractividad. Donde le grupo más numeroso corresponde al de celdas, de Bajo y Mediano Potencial, que permanecen en el mínimo estado de atractividad, reportando pocos crímenes en el lugar. Por el contrario, aquellas celdas, de Alto Potencial, que tienen probabilidades significativas de llegar y permanecer en estados de alta atractividad es el grupo menos numeroso, y el que además suele concentrar los crímenes. Esto se alinea con lo que sugiere la literatura respecto a unos pocos lugares concentrado la mayoría de los crímenes. Para validar el modelo se comparó su ajuste y predicciones con los obtenidos de otros cuatro modelos con diferentes especificaciones y estructuras (HMM Homogéneo, Clases Latentes, Regresión de Poisson y Persistencia), obteniendo mejores tasas de aciertos en la predicción de los crímenes futuros, de alrededor del 97%. Además el modelo destaca prediciendo los crímenes de las celdas de Alto Potencial, respecto a los modelos alternativos, alcanzando tasas de aciertos de 97% en comparación con las obtenidas por los otros cuatro modelos: 78%, 92%, 48% y 34% respectivamente. Se concluye además, en el experimento, que la inclusión del efecto de la policía permite capturar mejor el fenómeno delictivo, mejorando el desempeño al predecir el número de crímenes. Finalmente, en relación a los objetivos planteados en este trabajo, se puede concluir que el modelo HMM desarrollado logra incorporar de forma efectiva los dos atributos que se deseaban estudiar en el fenómeno delictivo: considerar la atractividad de forma dinámica,actualizándose período a período, e incluir el efecto de la vigilancia en la predicción.
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Libri sul tema "Predicción"

1

La predicción del astrólogo. Barcelona: Ediciones B, 2013.

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2

González, Wenceslao J. Las ciencias de diseño: Racionalidad limitada, predicción y prescripción. (La Coruña), Spain: Netbiblo, 2007.

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3

Carriello, Bernardo Bernardi. Crisis cambiarias en países emergentes: Modelos empíricos de explicación y predicción. Barranquilla, Colombia: Ediciones Uninorte, 2010.

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4

Valderrama, Mariano J. Predicción dinámica mediante análisis de datos funcionles: Introducción a los modelos PCP. Madrid: La Muralla, 2000.

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5

Barber, James David. The presidential character: Predicting performance in the White House. 4a ed. Englewood Cliffs, N.J: Prentice Hall, 1992.

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6

The presidential character: Predicting performance in the White House. 3a ed. Englewood Cliffs, N.J: Prentice-Hall, 1985.

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Programa de Investigación Estratégica en Bolivia e Agroecología Universidad Cochabamba, a cura di. Indicadores del tiempo y la predicción climática: Estrategias agroecológicas campesinas para la adaptación al cambio climático en la puna cochabambina. La Paz, Bolivia: PIEB Programa de Investigación Estratégica en Bolivia, 2012.

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8

Grasa, Antonio Aznar. Métodos de predicción en economía. Barcelona: Editorial Ariel, 1993.

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9

Serrano, Nicolás Madé. El terremoto: Etiología y predicción científica. Santo Domingo, República Dominicana: Editora Universitaria UASD, 1985.

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10

Estebaranz, Juan José Ayuso. Predicción estadística operativa en el INM. [Madrid]: MOPT, Instituto Nacional de Meteorología, 1994.

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Capitoli di libri sul tema "Predicción"

1

"PREDICCIÓN". In La evolución del encarcelamiento en España (1971-2020), 107–22. J.M Bosch, 2021. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv253f6sp.8.

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2

"PREDICCIÓN". In Modelación financiera : conceptos y aplicaciones, 87–111. Universidad Piloto de Colombia, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv2cw0t93.7.

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3

Santos Burguete, Carlos, Sergi González Herrero, Álvaro Subías Díaz-Blanco e Alejandro Roa Alonso. "Predicción probabilista". In Física del caos en la predicción meteorológica, 401–45. Agencia Estatal de Meteorología, 2018. http://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-x.27.

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4

Picornell Alou, Maria Angeles, e Joan Campins Pons. "Predicción de medicanes". In Física del caos en la predicción meteorológica, 551–61. Agencia Estatal de Meteorología, 2018. http://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-x.33.

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5

"LA CAPACIDAD DE PREDICCIÓN". In Los economistas y la crisis financiera (2007-2008), 65–120. Marcial Pons Ediciones Jurídicas y Sociales, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv10sm8j9.8.

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6

Werner Hidalgo, Ernest. "Aplicaciones en predicción aeronáutica". In Física del caos en la predicción meteorológica, 523–29. Agencia Estatal de Meteorología, 2018. http://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-x.31.

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7

Catalina, Alejandro, e José R. Dorronsoro. "Predicción por conjuntos y estimaciones de incertidumbre en predicción de energía eólica". In Física del caos en la predicción meteorológica, 607–11. Agencia Estatal de Meteorología, 2018. http://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-x.39.

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8

Palomo Segovia, María, Juan Antonio Fernández-Cañadas, Juan José Rodríguez Velasco e Alberto Fernández Matía. "Predicción de aludes (3 casos)". In Física del caos en la predicción meteorológica, 689–715. Agencia Estatal de Meteorología, 2018. http://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-x.45.

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9

Werner, Ernest, Enric Terradellas, Sara Basart e Gerardo García-Castrillo. "Predicción de polvo mineral atmosférico". In Sexto Simposio Nacional de Predicción "Memorial Antonio Mestre", 377–84. Agencia Estatal de Meteorología, 2019. http://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.377.

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10

Santos Burguete, Carlos. "Sistemas de predicción por conjuntos (SPC)". In Física del caos en la predicción meteorológica, 165–92. Agencia Estatal de Meteorología, 2018. http://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-x.13.

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Atti di convegni sul tema "Predicción"

1

Torres, Jesús, Rosa M. Aguilar, Juan A. Méndez e K. V. Zúñiga-Meneses. "Deep learning en la predicción de generación de un parque eólico". In Actas de las XXXVII Jornadas de Automática 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid. Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións, 2022. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0869.

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Abstract (sommario):
Uno de los grandes retos tecnológicos actuales es la incorporación de las energías renovables al sistema eléctrico. El objetivo es conseguir que la generación eléctrica sea sostenible y respetuosa con el medioambiente, así como abordable económica- mente. Sin embargo para que esta incorporación tenga éxito es necesario disponer de herramientas de predicción que permitan conocer con suficiente antelación la cantidad de energía de origen renovable que estará disponible para ser inyectada en la red; permitiendo ajustar adecuadamente el resto de fuentes de generación con el objeto de suplir la demanda, incluidas las basadas en combustibles fósiles. Esto permitiría limitar el impacto ambiental y la dependencia con respecto este tipo de carburantes en un previsible escenario de escasez. En este trabajo se quiere avanzar en la creación de dichos modelos de predicción de la generación de los parques eólicos utilizando aprendizaje profundo o deep learning. En este artículo se presenta un modelo de predicción basado en una red neuronal profunda multicapa que, a partir de la predicción de las condiciones atmosféricas, es capaz de estimar 24 horas antes la generación producida por un parque eólico situado en la isla de Tenerife.
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Abderrahim, Mohamed, Luis Condezo-Hoyos, Noemí León Roque e Silvia M. Arribas. "Predicción del índice de fermentación de cacao (Theobroma cacao L.) mediante análisis de imagen y redes neuronales". In Actas de las XXXVII Jornadas de Automática 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid. Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións, 2022. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.1156.

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Abstract (sommario):
En el presente estudio se desarrolló y validó un método de predicción del índice de fermentación de granos de cacao usando visión por computador y redes neuronales. El índice fermentación es un indicador de la calidad organoléptica de los granos procesados de cacao. Este control habitualmente se realiza en lotes de granos fermentados mediante la técnica Cut-Test que mide de manera subjetivamente el color. Se implementaron seis modelos de predicción empleando valores de RGB de la superficie y de la parte media de los granos de cacao y de los extractos alcalinos. El índice de fermentación de cacao predichos mediante el modelo redes neuronales basado en los valores RGB de la superficie de los granos y los valores R/G de los extractos se correlacionó positivamente con los valores experimentales (R2 = 0.59). El análisis Bland-Altman y el análisis de regresión Passing- Bablok de validación confirmaron que el modelo puede ser usado para predecir el contenido de aminoácidos libres y consecuentemente el índice de fermentación de los granos de cacao. El modelo de predicción podría ser aplicado in situ en el procesamiento y el control de calidad del cacao mediante la implementación de apps para dispositivos móviles.
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3

Lopez de Luise, Daniela, Walter Bel, Diego Mansilla, Alberto Lobatos, Lucia Blanc e Rigoberto Malca la Rosa. "Predicción de Riesgo basado en tiempo y patrones GPS". In 2016 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/argencon.2016.7585256.

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4

Huarote Zegarra, Raúl Eduardo, Yensi Vega Lujan, Mónica Patricia Romero Valencia, Aradiel Castañeda Hilario, Edward José Flores Masías, Alfredo Cesar Larios Franco e Jhonatan Isaac Vargas Huaman. "Modelo De Predicción De Decesos Basado En Aprendizaje Artificial Supervisado". In The 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: “Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development” “Leveraging emerging technologies to construct the future”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2021. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2021.1.1.358.

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5

Lazaro Camasca, Edson, e Yuri Nuñez Medrano. "Predicción De Estudiantes Universitarios En Riesgo Académico Usando Algoritmos Supervisados". In The 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: “Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development” “Leveraging emerging technologies to construct the future”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2021. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2021.1.1.363.

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6

Huamani-Avendaño, Rodrigo, Jose Sulla-Torres, Alba Yauri-Ituccayasi e Sandra Zapata-Quentasi. "Predicción para el Negocio de Alquiler de Automóviles con Técnicas Supervisadas". In The 17th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: “Industry, Innovation, and Infrastructure for Sustainable Cities and Communities”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2019. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2019.1.1.371.

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7

Calluchi-Arocutipa, Britsel, Doris Ccama-Yana, Christian Incalla-Nina, Renzo Portilla-Arias e Jose Sulla-Torres. "Predicción de riesgo de osteoporosis en escolares utilizando minería de datos". In The 17th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: “Industry, Innovation, and Infrastructure for Sustainable Cities and Communities”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2019. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2019.1.1.408.

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Gutiérrez Quintanilla, Andrea, Nicole Mancilla Medina e Jose Sulla-Torres. "Predicción de cáncer de mama a través de biomarcadores mediante aprendizaje automático". In The 18th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: Engineering, Integration, And Alliances for A Sustainable Development” “Hemispheric Cooperation for Competitiveness and Prosperity on A Knowledge-Based Economy”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2020. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2020.1.1.514.

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9

Quintana-Zaez, Julio, Guillermo E. Calderón-Ruiz, Cosme E. Santisteban-Toca e Hector R. Velarde-Bedregal. "Minería de Patrones Secuenciales aplicada a la Predicción del Plegamiento de Proteínas". In The 17th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: “Industry, Innovation, and Infrastructure for Sustainable Cities and Communities”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2019. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2019.1.1.37.

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Benavides, Llinet, e Miguel Ángel Manso. "ARQUITECTURA NEURONAL PARA PREDICCIÓN DE RADIACIÓN SOLAR EN BASE A VARIABLES METEOROLÓGICAS". In 3rd Congress in Geomatics Engineering. Valencia: Universitat Politècnica de València, 2021. http://dx.doi.org/10.4995/cigeo2021.2021.12735.

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Abstract (sommario):
La predicción de la radiación solar presenta gran interés, debido al creciente uso de las energías renovables, comoalternativa a los problemas globales que plantean las fuentes de energía actuales. En la última década se han logradoimportantes avances, gracias a la introducción de resultados de otras áreas del conocimiento como la Inteligencia Artificial.En particular el aprendizaje profundo con las numerosas variantes de redes neuronales. Proponemos una solución basadaen clasificación supervisada que combina en un modelo, una capa convolucional con una capa GRU (Gated RecurrentUnits por sus siglas en inglés). Las clases se definen como intervalos de valores de radiación solar. Los objetos serepresentan a través de valores de temperatura ambiente, velocidad del viento, presión atmosférica y precipitación. Sedispone de un conjunto de datos de 112 estaciones con miles de registros de un período de dos años, tomados deestaciones meteorológicas distribuidas en todo el territorio de Galicia. Se ha empleado la métrica Macro-F1 para evaularla bondad de la clasificación porque las clases están desbalanceadas.
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Rapporti di organizzazioni sul tema "Predicción"

1

Shennan, Andrew H., Alexandra Ridout e Georgia Ross. Instrumentos para la Predicción y Prevención del Parto Pretérmino. Buenos Aires: siicsalud.com, marzo 2017. http://dx.doi.org/10.21840/siic/149973.

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Giordano, Paolo, Jesica De Angelis, Nahuel Guaitá, Kathia Michalczewsky, Juan Rodríguez Gaudin, Gabriel Michelena e Ayelén Vanegas. Metodología de las estimaciones de las tendencias comerciales de América Latina. Inter-American Development Bank, luglio 2021. http://dx.doi.org/10.18235/0003373.

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Abstract (sommario):
Los datos sobre el comercio de mercancías se publican con retraso debido, entre otras razones, a las correcciones que realizan las aduanas y los institutos de estadística. El indicador líder y el modelo de predicción instantánea de las exportaciones de América Latina proveen una indicación temprana de la tendencia de corto plazo y una estimación puntual de la tasa de variación interanual del valor de las exportaciones de la región que resultan útiles para monitorear los flujos comerciales en tiempo real. Este trabajo presenta los fundamentos metodológicos de ambos indicadores, las fuentes estadísticas seleccionadas para construirlos, los parámetros usados en la estimación y una evaluación de su capacidad predictiva.
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