Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder
Descripción del Articulo
En este trabajo se propone un m´etodo basado en autoencoder para la reducción de la dimensionalidad de series temporales, el cual consiste en la configuración del número de capas y unidades. El método se comparo´ con técnicas de reducción de dimensionalidad lineales y no lineales. Además se provee do...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación |
| Repositorio: | CONCYTEC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1666 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12390/1666 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Visualización Series temporales climáticas Autoencoder Aprendizaje profundo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.08.03 |
| Sumario: | En este trabajo se propone un m´etodo basado en autoencoder para la reducción de la dimensionalidad de series temporales, el cual consiste en la configuración del número de capas y unidades. El método se comparo´ con técnicas de reducción de dimensionalidad lineales y no lineales. Además se provee dos casos de estudio para determinar relaciones en datos climáticos. Es importante la representación adecuada de las series temporales al momento de proceder a analizar con algoritmos de minería de datos y aprendizaje automático. En series temporales hay una diversidad de t´ecnicas de representación que a la vez hacen reducción de dimensionalidad. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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