Predicción del cambio climático con naive bayes

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dc.contributor.advisorSánchez Garcés, Jorge Alejandro
dc.contributor.authorLópez Azaña, Kenyi Simons
dc.date.accessioned2019-12-27T16:56:01Z
dc.date.available2019-12-27T16:56:01Z
dc.date.issued2019-12-02
dc.description.abstractEl análisis fue basado en una data set de 1800 registros que fueron clasificados con su variable temperatura y humedad donde 80% de la data fue utilizado para el entrenamiento y 20% para la prueba donde el error cuadrado para nuestro algoritmo fue de 0.22. También se utilizaron líneas temporales ARIMA para visualizar como seguirá la temperatura, la humedad y la precipitación en un futuro.en_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemasen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionTecnología de información e innovación tecnológicaen_ES
dc.description.sedeJULIACAen_ES
dc.description.uriTrabajo de investigaciónen_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/2818
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.sourceUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - UPEUen_ES
dc.subjectNaive Bayesen_ES
dc.subjectSupport vector machineen_ES
dc.subjectAutoregressive integrated moving averageen_ES
dc.subjectLineas temporalesen_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.titlePredicción del cambio climático con naive bayesen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
renati.advisor.dni40091914
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7538-1325
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemasen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.levelBachilleren_ES
thesis.degree.nameBachiller en Ingeniería de Sistemasen_ES

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