Evaluación de la estimación de grandes incendios forestales en la Cuenca Mediterránea Europea por redes neuronales y regresión logística
Este artículo muestra algunos de los resultados obtenidos hasta la fecha en el marco de una investigación más amplia relacionada con el proyecto MEGAFiReS. Se comparan métodos de Redes Neuronales Artificiales y Regresión logística para determinar cuál de ellos se presenta como un mejor estimador de...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 1998 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositorio: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/1064 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10017/1064 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neuronales Regresión logística Logit Incendios forestales Megafires Neural networks Logistic regression Forest fires Humanidades Humanities Geografía Geography |
| Sumario: | Este artículo muestra algunos de los resultados obtenidos hasta la fecha en el marco de una investigación más amplia relacionada con el proyecto MEGAFiReS. Se comparan métodos de Redes Neuronales Artificiales y Regresión logística para determinar cuál de ellos se presenta como un mejor estimador de la ocurrencia de grandes incendios forestales en la cuenca mediterránea europea. Finalmente se comentan algunas de las ventajas y desventajas observadas en cada método. |
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