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: | |
---|---|
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 |
id |
CONC_efcbe1f17b5c51218fadcff44bdd6c2d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/1666 |
network_acronym_str |
CONC |
network_name_str |
CONCYTEC-Institucional |
repository_id_str |
4689 |
spelling |
Publicationrp04554600Alfonte Zapana, Reynaldo2024-05-30T23:13:38Z2024-05-30T23:13:38Z2018https://hdl.handle.net/20.500.12390/1666En 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.Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - ConcytecspaUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/VisualizaciónSeries temporales climáticas-1Autoencoder-1Aprendizaje profundo-1https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.08.03-1Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoderinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:CONCYTEC-Institucionalinstname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovacióninstacron:CONCYTEC20.500.12390/1666oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/16662024-05-30 16:04:34.643https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbinfo:eu-repo/semantics/closedAccessmetadata only accesshttps://repositorio.concytec.gob.peRepositorio Institucional CONCYTECrepositorio@concytec.gob.pe#PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE#<Publication xmlns="https://www.openaire.eu/cerif-profile/1.1/" id="aa8a67ab-f39c-42e1-a815-a851ffdadc47"> <Type xmlns="https://www.openaire.eu/cerif-profile/vocab/COAR_Publication_Types">http://purl.org/coar/resource_type/c_1843</Type> <Language>spa</Language> <Title>Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder</Title> <PublishedIn> <Publication> </Publication> </PublishedIn> <PublicationDate>2018</PublicationDate> <Authors> <Author> <DisplayName>Alfonte Zapana, Reynaldo</DisplayName> <Person id="rp04554" /> <Affiliation> <OrgUnit> </OrgUnit> </Affiliation> </Author> </Authors> <Editors> </Editors> <Publishers> <Publisher> <DisplayName>Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa</DisplayName> <OrgUnit /> </Publisher> </Publishers> <License>https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</License> <Keyword>Visualización</Keyword> <Keyword>Series temporales climáticas</Keyword> <Keyword>Autoencoder</Keyword> <Keyword>Aprendizaje profundo</Keyword> <Abstract>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.</Abstract> <Access xmlns="http://purl.org/coar/access_right" > </Access> </Publication> -1 |
dc.title.none.fl_str_mv |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
title |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
spellingShingle |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder Alfonte Zapana, Reynaldo Visualización Series temporales climáticas Autoencoder Aprendizaje profundo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.08.03 |
title_short |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
title_full |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
title_fullStr |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
title_full_unstemmed |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
title_sort |
Reducción de la dimensionalidad de series temporales climáticas usando Deep Multi-Layer Autoencoder |
author |
Alfonte Zapana, Reynaldo |
author_facet |
Alfonte Zapana, Reynaldo |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Alfonte Zapana, Reynaldo |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Visualización |
topic |
Visualización Series temporales climáticas Autoencoder Aprendizaje profundo https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.08.03 |
dc.subject.es_PE.fl_str_mv |
Series temporales climáticas Autoencoder Aprendizaje profundo |
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.08.03 |
description |
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. |
publishDate |
2018 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-05-30T23:13:38Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-05-30T23:13:38Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12390/1666 |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12390/1666 |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:CONCYTEC-Institucional instname:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación instacron:CONCYTEC |
instname_str |
Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación |
instacron_str |
CONCYTEC |
institution |
CONCYTEC |
reponame_str |
CONCYTEC-Institucional |
collection |
CONCYTEC-Institucional |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional CONCYTEC |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@concytec.gob.pe |
_version_ |
1839175690627317760 |
score |
13.439101 |
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).
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).