Predicción del Comportamiento de Incendios Forestales mediante un Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC y Evolución Diferencial

En la predicción de cualquier fenómeno natural, la precisión constituye un aspecto altamente crítico ya que determina la confiabilidad del modelo y de todo el proceso predictivo. La predicción del comportamiento de los incendios forestales no es una excepción; éstos afectan año a año la biodiversida...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Méndez Garabetti, Miguel, Tardivo, María Laura, BIanchini, Germán, Caymes Scutari, Paola
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2014
Materias:	Ciencias Informáticas Software Parallel processing Incendios Forestales predicción de incendios forestales Distributed architectures reducción de incertidumbre evolución diferencial HPC
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42751
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En la predicción de cualquier fenómeno natural, la precisión constituye un aspecto altamente crítico ya que determina la confiabilidad del modelo y de todo el proceso predictivo. La predicción del comportamiento de los incendios forestales no es una excepción; éstos afectan año a año la biodiversidad, las tierras, los recursos hídricos y la salud. Sin embargo, para alcanzar cierto grado de precisión al momento de predecirlos, es menester enfrentarse al problema que representa la falta de exactitud en los parámetros de entrada (incertidumbre) que alimentan al modelo, ya que esto puede producir consecuencias drásticas si la salida del modelo proporciona predicciones erróneas. A la vez, deben tenerse en cuenta las limitaciones impuestas por los propios modelos, las restricciones que agregan las soluciones numéricas, etc. Por esto, resulta de gran interés el desarrollo de métodos/herramientas dedicados al tratamiento de la incertidumbre para lograr una predicción más confiable. En este trabajo presentamos un proyecto de desarrollo de una nueva versión del método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo, el cual plantea reemplazar el Algoritmo Evolutivo Paralelo utilizado como método de optimización, por otro tipo de algoritmo evolutivo denominado Evolución Diferencial con implementación paralela, esperando mejorar la calidad de predicción.
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Predicción del Comportamiento de Incendios Forestales mediante un Método de Reducción de Incertidumbre basado en HPC y Evolución Diferencial

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