INVESTIGADORES
CAYMES SCUTARI Paola Guadalupe
artículos
Título:
Método de Reducción de Incertidumbre Aplicado a la Predicción de Incendios: Análisis de Sintonización Estática
Autor/es:
MENDEZ GARABETTI, MIGUEL; BIANCHINI, GERMÁN; TARDIVO, MARÍA LAURA; CAYMES SCUTARI, PAOLA
Revista:
Matemática Aplicada, Computacional e Industrial
Editorial:
ASAMACI (Asociación Argentina de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial)
Referencias:
Lugar: Santa Fe; Año: 2015 vol. 5 p. 245 - 248
ISSN:
2314-3282
Resumen:
La predicción de cualquier fenómeno es una tarea compleja tanto por los modelos involucrados, por la utilización de grandes recursos computacionales, y por la presencia de incertidumbre en el proceso de predicción. El desarrollo de métodos de reducción de incertidumbre es necesario para lograr predicciones más acordes a la realidad. El Sistema Estadístico Evolutivo con Modelo de Islas (ESS-IM, por sus siglas en inglés) es un método general de reducción de incertidumbre que ha sido aplicado con éxito a la predicción de incendios forestales. ESS-IM opera con una serie de parámetros de configuración inicial que condicionan el funcionamiento del componente evolutivo del método. Hasta el momento el método ha sido utilizado con una configuración clásica de valores para dichos parámetros, por lo que, con el objetivo de mejorar el rendimiento del mismo, en este trabajo se propone un análisis de sintonización para dichos parámetros.
