Predicción espacio - temporal de la velocidad del viento en Francia 2000 - 2016.
En el presente trabajo se propone un m etodo de predicci on espacio - temporal para la velocidad del viento en Francia dado a partir de escoger un modelo de covarianza que permita generar la mejor estimaci on de los par ametros; as mismo se realizara la implementaci on de un algoritmo de kriging seg...
- Autores:
-
Ramírez Mora, Daniela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/10370
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/10370
- Palabra clave:
- Spatio - temporal
Covariance
Kriging
Geofísica -- Métodos estadísticos
Predicciones (Estadística)
Modelos estadísticos
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Velocidad del viento
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En el presente trabajo se propone un m etodo de predicci on espacio - temporal para la velocidad del viento en Francia dado a partir de escoger un modelo de covarianza que permita generar la mejor estimaci on de los par ametros; as mismo se realizara la implementaci on de un algoritmo de kriging seg un el modelo de covarianza elegido anteriormente para coordenadas que no presentan informaci on, adicionalmente se presentara la aplicaci on computacional donde se hace uso de una base de datos en la que se encuentra informaci on de la velocidad del viento para 140 ciudades de Francia dados en los a~nos 2000 al 2016, todo esto mediante una revisi on te orica que se encuentra disponible sobre procesos espacio temporales. |
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Pineda Ríos, Wilmer DaríoRamírez Mora, Danielahttps://orcid.org/0000-0001-7774-951Xhttps://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001454199https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=000000000075532018-02-14T12:59:17Z2018-02-14T12:59:17Z2018Ramírez, D. (2018). Predicción espacio - temporal de la velocidad del viento en Francia 2000 - 2016. (Trabajo de grado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/10370reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn el presente trabajo se propone un m etodo de predicci on espacio - temporal para la velocidad del viento en Francia dado a partir de escoger un modelo de covarianza que permita generar la mejor estimaci on de los par ametros; as mismo se realizara la implementaci on de un algoritmo de kriging seg un el modelo de covarianza elegido anteriormente para coordenadas que no presentan informaci on, adicionalmente se presentara la aplicaci on computacional donde se hace uso de una base de datos en la que se encuentra informaci on de la velocidad del viento para 140 ciudades de Francia dados en los a~nos 2000 al 2016, todo esto mediante una revisi on te orica que se encuentra disponible sobre procesos espacio temporales.In the present work a method of spatio - temporal prediction for the wind speed in France is proposed, given to choose the covariance model that allows to generate a better estimate of the parameters; likewise, the implementation of a kriging algorithm will be performed according to the covariance model chosen previously for coordinates that do not present information. The computational application will be presented where a database is used where the wind speed data are found. 140 cities in France given in the years 2000 to 2016, all this through a theoretical review that is available on temporary space processes.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Predicción espacio - temporal de la velocidad del viento en Francia 2000 - 2016.Spatio - temporalCovarianceKrigingGeofísica -- Métodos estadísticosPredicciones (Estadística)Modelos estadísticosEspacio - temporalCovarianzaVelocidad del vientoAlgoritmo de krigingTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáMontero, J., Fernandez, G y Mateu. J (2015). ”Spatial and Spatio - Temporal Geostatistical Modeling and Kriging.”Wiley, 2015.Graler, B., Pebesma, E. y Heuvelink G. (2016). ”Spatio - Temporal Interpolation using gstat.- ecuperado de: https://cran.r-project.org/web/packages /gstat/vignettes/spatio-temporal-kriging.pdfCressie, N. y Wikle, c. (2011). ”Statistics for spatio-temporal data.”Wiley, 2011.Krige, D. (1951). .A statistical approach to some basic mine valuation problems on the Witwatersrand.”J. of the Chem., Metal. and Mining Soc. of South Africa, 1951.Matheron, Georges (1962). ”Traité de géostatistique appliquée. Editions Technip, 1962.Ambach, D. y Schmid, W. (2015). ”Spatio-temporal wind speed predictions for Germany.”Department of Statistics, European University Viadrina PO, 2015.Ohashi, O y Torgo, L. ”Wind speed forecasting using spatio-temporal indicators.Universidade ¨ do Porto.THUMBNAIL2018danielaramírez.pdf.jpg2018danielaramírez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7319https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/5/2018danielaram%c3%adrez.pdf.jpg54302bc39a4b8d882d30bd555304480dMD55open accesscartadefacultad.pdf.jpgcartadefacultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7250https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/6/cartadefacultad.pdf.jpg5cc66e8e4a6ab0f790da9a5aed666a9bMD56open accesscartaderechosdeautor.pdf.jpgcartaderechosdeautor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7039https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/7/cartaderechosdeautor.pdf.jpg2df22b8dd1e441c9d6c671946f848af0MD57open accessORIGINAL2018danielaramírez.pdf2018danielaramírez.pdfapplication/pdf1126861https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/1/2018danielaram%c3%adrez.pdfb8602710cfa03c1c2522abefe9c36661MD51open accesscartadefacultad.pdfcartadefacultad.pdfapplication/pdf125633https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/3/cartadefacultad.pdf94f6dfa3aaeb6bc91f7fc2b93e13bba6MD53metadata only accesscartaderechosdeautor.pdfcartaderechosdeautor.pdfapplication/pdf50430https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/4/cartaderechosdeautor.pdfd259aa9806cf13031f344a6d5a858f40MD54metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/10370/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open access11634/10370oai:repository.usta.edu.co:11634/103702023-02-25 03:04:23.474open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |