Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7944
Title: EL USO DE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN APLICACIONES DEL CAMBIO CLIMÁTICO
Authors: Bozada Zuñiga, Oscar Roman
Issue Date: 2024-06-01
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Ciudad Madero
Description: El calentamiento global se ha convertido en uno de los problemas ambientales más importantes al día de hoy. Si bien el cambio climático es un proceso que se ha dado naturalmente, el ser humano han sido el principal motor del cambio climático en la actualidad, principalmente por la quema de combustibles fósiles como el carbón, el petróleo y el gas. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), en el año 2021 se registró un envío de 2,000 millones de toneladas de C02 a la atmosfera, siendo principal fuente de esta emisión, la actividad del ser humano. Debido a todo este daño ocasionado por el ser humano, el pronóstico del clima ha sido un tema de gran relevancia. En las últimas décadas, se han empleado diferentes técnicas para encontrar un buen pronóstico, llegando a métodos matemáticos donde a partir de algoritmos y análisis de datos sobre una serie de tiempo, se logran obtener resultados muy cercanos al valor real. Se han hecho investigaciones para combinar diferentes enfoques para construir modelos de pronóstico eficientes. Las comparaciones de estos modelos ayudan a determinar las fortalezas y debilidades del modelo. Se deben introducir ciertos criterios para medir la precisión de un modelo [1].
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:Maestría en Ciencias de la Computación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
G15071315_donacion_tesis_bib (1).pdfTesis1.9 MBAdobe PDFView/Open
G15071315_donacion_licencia_bib (1).pdf
  Until 2050-01-01
Licencia216.16 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons