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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/54655 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorSilva Piedra, Diego-
dc.contributor.authorRivera, Ianla-
dc.contributor.authorPilosio, Alejo-
dc.contributor.authorEzzati, Pablo-
dc.contributor.authorFossati, Mónica-
dc.date.accessioned2026-04-28T17:43:25Z-
dc.date.available2026-04-28T17:43:25Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationSilva Piedra, D., Rivera, I., Pilosio, A. y otros. Hacia un sistema de pronóstico en tiempo real de niveles de marea en el Río de la Plata enriquecido con herramientas de aprendizaje automático [en línea]. EN: IV Congreso Internacional de Agua, Ambiente y Energía, AUGM, Tucumán, Argentina, 03-04 nov. 2025, pp. 151-156.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/54655-
dc.description.abstractPronUy_RPFM es una herramienta diseñada para predecir el nivel de la marea en el Río de la Plata y su Frente Marítimo de manera operativa. Fue creado por investigadores de los institutos de Mecánica de los Fluidos e Ingeniería Ambiental (IMFIA) y de Computación (INCO), de la Facultad de Ingeniería (FIng) de la Universidad de la República (UdelaR) Uruguay. La herramienta ofrece el pronóstico con datos horarios del nivel de mar para los próximos tres días de manera pública en la web www.fing.edu.uy/imfia/pronostico-marea. PronUy_RPFM se basa en el modelo numérico en elementos finitos TELEMAC2D. En este trabajo se presentan los avances en la aplicación de métodos de aprendizaje automático (AA) en la herramienta PronUy_RPFM en la etapa de pronóstico, revisando su efectividad según la comparación con datos medidos. Concretamente, se presenta la implementación y resultados del marco LightGBM para pronóstico de niveles de marea. Los modelos fueron entrenados con datos de nivel medidos por mareógrafos a lo largo de la costa uruguaya y argentina.es
dc.description.sponsorshipEste trabajo cuenta con el apoyo económico del proyecto ANII FMV “Sistema de pronóstico en tiempo real de niveles de marea en el Río de la Plata enriquecido con asimilación de datos”.es
dc.format.extent6 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoeses
dc.publisherAsociación de Universidades Grupo Montevideo (AUGM). Universidad Nacional de Tucumán.es
dc.relation.ispartofIV Congreso Internacional de Agua, Ambiente y Energía, AUGM, Tucumán, Argentina, 03-04 nov. 2025, pp. 151-156.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectPronósticoes
dc.subjectNiveles de mareaes
dc.subjectAprendizaje automáticoes
dc.subjectRío de la Plataes
dc.titleHacia un sistema de pronóstico en tiempo real de niveles de marea en el Río de la Plata enriquecido con herramientas de aprendizaje automáticoes
dc.typePonenciaes
dc.contributor.filiacionSilva Piedra Diego, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionRivera Ianla, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionPilosio Alejo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionEzzati Pablo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionFossati Mónica, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Mecánica de los Fluidos e Ingeniería Ambiental

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