Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas

dc.contributor.advisor	Pucheta, Julián
dc.contributor.author	Rodríguez Rivero, Cristian
dc.date.accessioned	2017-03-03T13:54:53Z
dc.date.available	2017-03-03T13:54:53Z
dc.date.issued	2016
dc.identifier	T DCI 4002 Ro
dc.identifier	T DCI 4002 Ro
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11086/4604
dc.description	Tesis (DCI)--FCEFN-UNC, 2016	es
dc.description.abstract	Centra modelos predictivos basados en redes neuronales destinados a pronosticar datos históricos de lluvia observados para la toma de desiciones. Estos algoritmos de aprendizaje automático pueden mejorarse en numerosos aspectos y son una herramienta muy promisoria en el ámbito agropecuario.	es
dc.language.iso	spa	es
dc.publisher	Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/	*
dc.subject	Doctorado en Ciencias de la Ingeniería
dc.subject	Redes neuronales (Informática)
dc.subject	Técnicas de predicción
dc.subject	Pronósticos meteorológicos
dc.subject	Lluvia
dc.subject	Algoritmos
dc.title	Modelos no lineales de pronóstico de series temporales basados en inteligencia computacional para soporte en la toma de decisiones agrícolas	es
dc.type	doctoralThesis	es

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