Aportaciones de las redes bayesianas en meteorologíapredicción probabilística de precipitación

  1. Ancell Trueba, Rafael
Dirigida por:
  1. José Manuel Gutiérrez Llorente Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Cantabria

Fecha de defensa: 24 de julio de 2009

Tribunal:
  1. Enrique Castillo Ron Presidente/a
  2. Miguel Ángel Rodríguez González Secretario
  3. José Antonio Guijarro Pastor Vocal
  4. Pedro Larrañaga Múgica Vocal
  5. Eduardo Zorita Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 276752 DIALNET lock_openUCrea editor

Resumen

Esta tesis está dirigida principalmente a investigadores interesados en la aplicación de técnicas de minera de datos de Meteorología y otras ciencias medioambientales afines, aunque algunas de las innovaciones también son susceptibles de ser aplicadas en otras tareas científicas, siempre que traten con sistemas definidos por muchas variables, cuyas relaciones de dependencia no sean conocidas a priori y tengan que ser inferidas a partir de un conjunto de datos que describan el sistema, Se trata de aplicar los recientes desarrollos producidos en el área de la minería de datos a problemas prácticos relacionados con el diagnóstico y la predicción probabilística local en Meteorología, considerando el problema de la coherencia espacial. En concreto, el eje central de esta tesis ha sido el desarrollo de modelos gráficos probabilísticos, en particular Redes Bayesianas (RBs), para su aplicación en la predicción probabilística local. Esta tesis supone un punto de partida en este campo y, por ello, en su redacción se comienza con una descripción genérica de algunas de las posibilidades que ofrece esta herramienta en distintos problemas considerados estándar en la Meteorología actual, para terminar con una aplicación específica más desarrollada, relativa a la predicción probabilística local de eventos de precipitación.