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http://hdl.handle.net/20.500.11765/10074
Posproceso estadístico
Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Quintero Plaza, David | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2018-11-14T15:25:26Z | - |
| dc.date.available | 2018-11-14T15:25:26Z | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.citation | Santos Burguete, Carlos (ed.). Física del caos en la predicción meteorológica. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 193-205 | es_ES |
| dc.identifier.other | NIPO: 014-18-009-X | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11765/10074 | - |
| dc.description.abstract | En este capítulo damos una introducción a las técnicas estadísticas que permiten calibrar (y por tanto mejorar) las salidas directas de un modelo meteorológico o un sistema de predicción por conjuntos. Primero hablaremos de las técnicas clásicas Perfect Prog y MOS, así como las más recientes BMA y ELR y después reservaremos una parte importante para hablar sobre las novedosas técnicas basadas en Aprendizaje Automático (Machine Learning), que parecen muy prometedoras. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Agencia Estatal de Meteorología | es_ES |
| dc.rights | Licencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-ND | es_ES |
| dc.subject | Sistemas de predicción por conjuntos | es_ES |
| dc.subject | Posproceso estadístico | es_ES |
| dc.subject | Métodos de posproceso BMA y ELR | es_ES |
| dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
| dc.subject | Machine learning | es_ES |
| dc.title | Posproceso estadístico | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bookPart | es_ES |
| dc.relation.publisherversion | https://dx.doi.org/10.31978/014-18-009-X.14 | - |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
| Colecciones: | Física del caos en la predicción meteorológica | |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | ||
|---|---|---|---|---|---|
 | 14_Posproceso_estadis... | 2,05 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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