Thesis
APLICACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING PARA PREDECIR EL TAMAÑO DE INCENDIOS FORESTALES

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dc.contributor.authorCAMPOS SANTELICES, MATÍAS FELIPE
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INFORMATICAes_CL
dc.coverage.spatiales_CL
dc.date.accessioned2018-07-09T17:04:00Z
dc.date.available2018-07-09T17:04:00Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEl control y contención de incendios forestales se ha convertido en una temática cada vezmás importante alrededor del mundo, no tan solo por el daño que éstos causan al hábitat delser humano, sino que también por el dinero invertido en su combate. Es por esto, que contarcon sistemas que apoyen la toma de decisiones para afrontar estos eventos naturales es fundamentalpara asignar recursos de forma eficiente. El presente trabajo propone un modelopredictivo del tamaño de los incendios forestales utilizando técnicas de machine learning, enel cual mediante el uso del proceso de minería de datos CRISP-DM, se proponen dos acercamientospara resolver dicha tarea: primeramente prediciendo esta área de forma cuantitativa,aplicando un modelo de regresión; y por otra parte, cuantitativamente prediciendo su tamañoa través de etiquetas. En particular se evaluará el desempeño de las maquinas de soportevectorial, evaluando las ventajas y desventajas de ambos acercamientos y comparando losresultados obtenidos con estudios similares.es_CL
dc.description.abstractControlling and containing forest fires has become an important topic of discussion aroundthe world due to not only the great damaged they cause to human habitat but also the amountsof financial resources invested in their extinction. This is where lies the importance of havingsystems that support decision making on how to efficiently allocate resources to fightthem. This present paper proposes a predictive modeling for the magnitude of forest firesusing machine learning techniques. Through the use of CRISP-DM data mining process twoproposal are presented. First, a quantitative prediction by applying a regression model, andsecond, quantitatively predicting its size through tags. In particular, the performance of SupportVector Machines will be assessed, evaluating the advantages and disadvantages of bothapproaches and comparing the results obtained with similar studies.eng
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL EN INFORMÁTICAes_CL
dc.description.programINGENIERÍA CIVIL EN INFORMÁTICA
dc.format.extent64 h.
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.barcode3560902038639
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11673/41255
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessRightsA - Internet abierta www.repositorio.usm.cl y otros repositorios a la que la USM se adscriba
dc.subjectCLUSTERINGes_CL
dc.subjectCRISP-DMes_CL
dc.subjectINCENDIOS FORESTALESes_CL
dc.subjectMACHINE LEARNINGes_CL
dc.subjectMAQUINAS DE SOPORTE VECTORIALes_CL
dc.titleAPLICACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING PARA PREDECIR EL TAMAÑO DE INCENDIOS FORESTALESes_CL
dc.typeTesis Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2016
usm.identifier.thesis4500014514
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