Predicción de las variables del APDIL y ODT con base en las variables climáticas asociadas al proyecto MINFECLIMA
RESUMEN: Una de las principales causas de daño de la vía férrea es el cambio climático es por esto que se hace necesario conocer periódicamente su estado de funcionamiento para observar su evolución e intervenir únicamente cuando sea necesario. Buscando contribuir a un mejor mantenimiento de la infr...
- Autores:
-
Aristizábal Alzate, María Isabel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/27596
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/27596
- Palabra clave:
- Machine learning
Regression analysis
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Mathematical statistics
Análisis de datos
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Predicción de las variables del APDIL y ODT con base en las variables climáticas asociadas al proyecto MINFECLIMA Machine learning Regression analysis Time-series analysis Railroad tracks Climatic changes Mathematical statistics Análisis de datos Data analysis Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Análisis de regresión Análisis de series de tiempo Vías férreas Cambios climáticos Estadística matemática Agencia Estatal de Meteorología de España (AEMET) Asociación Valenciana de Meteorología Josep Peinado (AVAMET) SIER Random forest Ridge http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85079324 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85112392 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85135430 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85111063 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85027037 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85082133 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214 |
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Machine learning Regression analysis Time-series analysis Railroad tracks Climatic changes Mathematical statistics Análisis de datos Data analysis Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Análisis de regresión Análisis de series de tiempo Vías férreas Cambios climáticos Estadística matemática Agencia Estatal de Meteorología de España (AEMET) Asociación Valenciana de Meteorología Josep Peinado (AVAMET) SIER Random forest Ridge http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85079324 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85112392 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85135430 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85111063 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85027037 http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85082133 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214 |
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RESUMEN: Una de las principales causas de daño de la vía férrea es el cambio climático es por esto que se hace necesario conocer periódicamente su estado de funcionamiento para observar su evolución e intervenir únicamente cuando sea necesario. Buscando contribuir a un mejor mantenimiento de la infraestructura ferroviaria para adaptarla al cambio climático, la empresa SIER junto con otras entidades, está desarrollando el proyecto MINFECLIMA en España. En este trabajo se presenta el desarrollo para lograr predicciones del comportamiento de la estructura férrea, considerando los datos de las estaciones del clima a través de un desarrollo de series de tiempo con los modelos de Random Forest y Ridge. De esta manera se pueden obtener predicciones diarias del comportamiento de la estructura férrea a través de las variables del clima proporcionadas por AEMET y AVAMET. |
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Castañeda López, María EugeniaMarín Ramírez, EstebanAristizábal Alzate, María Isabel2022-04-19T15:14:17Z2022-04-19T15:14:17Z2022http://hdl.handle.net/10495/27596RESUMEN: Una de las principales causas de daño de la vía férrea es el cambio climático es por esto que se hace necesario conocer periódicamente su estado de funcionamiento para observar su evolución e intervenir únicamente cuando sea necesario. Buscando contribuir a un mejor mantenimiento de la infraestructura ferroviaria para adaptarla al cambio climático, la empresa SIER junto con otras entidades, está desarrollando el proyecto MINFECLIMA en España. En este trabajo se presenta el desarrollo para lograr predicciones del comportamiento de la estructura férrea, considerando los datos de las estaciones del clima a través de un desarrollo de series de tiempo con los modelos de Random Forest y Ridge. De esta manera se pueden obtener predicciones diarias del comportamiento de la estructura férrea a través de las variables del clima proporcionadas por AEMET y AVAMET.ABSTRACT: One of the main causes of damage to the railway is climate change, which is why it is necessary to know periodically its operating status to observe its evolution and intervene only when necessary. Looking to contribute to a better maintenance of the railway infrastructure to adapt it to climate change, the SIER company, and other entities, are developing the MINFECLIMA project in Spain. This work presents the development to achieve predictions of the behavior of the iron structure, considering the data of the weather stations through a development of time series with the Random Forest and Ridge models. This way, daily predictions of the behavior of the iron structure can be obtained through the climate variables provided by AEMET and AVAMET.PregradoMatemática26application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín, ColombiaFacultad de Ciencias Exactas y Naturales. 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