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https://hdl.handle.net/20.500.12008/54655
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| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Silva Piedra, Diego | - |
| dc.contributor.author | Rivera, Ianla | - |
| dc.contributor.author | Pilosio, Alejo | - |
| dc.contributor.author | Ezzati, Pablo | - |
| dc.contributor.author | Fossati, Mónica | - |
| dc.date.accessioned | 2026-04-28T17:43:25Z | - |
| dc.date.available | 2026-04-28T17:43:25Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Silva 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.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12008/54655 | - |
| dc.description.abstract | PronUy_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.sponsorship | Este 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.extent | 6 p. | es |
| dc.format.mimetype | application/pdf | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Asociación de Universidades Grupo Montevideo (AUGM). Universidad Nacional de Tucumán. | es |
| dc.relation.ispartof | IV Congreso Internacional de Agua, Ambiente y Energía, AUGM, Tucumán, Argentina, 03-04 nov. 2025, pp. 151-156. | es |
| dc.rights | Las 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.subject | Pronóstico | es |
| dc.subject | Niveles de marea | es |
| dc.subject | Aprendizaje automático | es |
| dc.subject | Río de la Plata | es |
| dc.title | Hacia un sistema de pronóstico en tiempo real de niveles de marea en el Río de la Plata enriquecido con herramientas de aprendizaje automático | es |
| dc.type | Ponencia | es |
| dc.contributor.filiacion | Silva Piedra Diego, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Rivera Ianla, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Pilosio Alejo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Ezzati Pablo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.contributor.filiacion | Fossati Mónica, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería. | - |
| dc.rights.licence | Licencia 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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