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Sánchez Garcés, Jorge Alejandro
López Azaña, Kenyi Simons
2019-12-27T16:56:01Z
2019-12-27T16:56:01Z
2019-12-02
http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/2818
El 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)
Trabajo de investigación (en_ES)
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spa
Universidad Peruana Unión (en_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (en_ES)
Attribution 3.0 Spain (*)
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ (*)
Universidad Peruana Unión (en_ES)
Repositorio Institucional - UPEU (en_ES)
Naive Bayes (en_ES)
Support vector machine (en_ES)
Autoregressive integrated moving average (en_ES)
Lineas temporales (en_ES)
Predicción del cambio climático con naive bayes (en_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_ES)
Universidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (en_ES)
Ingeniería de Sistemas (en_ES)
Bachiller (en_ES)
Bachiller en Ingeniería de Sistemas (en_ES)
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Privada asociativa



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