Control de calidad de perfiles hidrográficos mediante redes neuronales artificiales
DOI:
https://doi.org/10.29057/icbi.v13i25.12912Palabras clave:
Océanos, Perfiles hidrográficos, Redes neuronales artificiales, Clasificación, RegresiónResumen
El programa internacional Argo realiza mediciones de los océanos empleando perfiladores hidrográficos autónomos. Los datos son analizados por un sistema automatizado que les asigna etiquetas de acuerdo a su calidad antes de ser puestos a disposición de la comunidad científica. Después, los datos son revisados por especialistas a través del control de calidad en modo diferido, donde realizan correcciones. Analizar los perfiles en modo diferido resulta difícil debido al aumento de perfiles medidos mensualmente, por lo que este estudio propone una metodología que utiliza redes neuronales artificiales (RNA) para estimar los valores ajustados de los mismos datos para mejorar su calidad. El modelo resultante genera un valor de R2 superior a 0.99, volviendo la metodología una alternativa viable cuando no se cuenta con datos procesados por el control de calidad en modo diferido.
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