[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-118878-es":3,"doc-seo-118878-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},118878,962084925502,"Lucas Martin","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",24,"Tecnología","Predicción de baja visibilidad por niebla - haciendo uso de técnicas de machine learning y deep learning","Trabajo Fin de Grado centrado en la predicción de baja visibilidad por niebla mediante técnicas de machine learning y deep learning. Incluye una revisión literaria, construcción y análisis de una base de datos con histogramas, correlaciones, estandarización y selección de variables. Se describen modelos ML y DL, su entrenamiento y el ajuste de hiperparámetros. La evaluación compara predicciones con visibilidad real usando gráficas y métricas de error, mostrando resultados finales y conclusiones para mejorar la capacidad predictiva del sistema.","Universidad de Alcalá Escuela Politécnica Superior  \nGRADO EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA YAUTOMÁTICA INDUSTRIAL  \nTrabajo Fin de Grado  \nPREDICCIÓN DE BAJA VISIBILIDAD POR NIEBLA HACIENDO USO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING  \nAutor: Beatriz Irazábal Ortiz  \nTutor y cotutor: Jorge Pérez Aracil y César Peláez Rodríguez  \nUNIVERSIDAD DE ALCALÁ Escuela Politécnica Superior  \nGRADO EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA YAUTOMÁTICA INDUSTRIAL  \nTrabajo Fin de Grado  \nPREDICCIÓN DE BAJA VISIBILIDAD POR NIEBLA HACIENDO USO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING  \nAutor: Beatriz Irazábal Ortiz  \nTutor/es: Jorge Pérez Aracil y  \nCésar Peláez Rodríguez  \nTRIBUNAL:  \nPresidente: Sancho Salcedo Sanz  \nVocal 1º: Roberto López Sastre  \nVocal 2º: Jorge Pérez Aracil  \nFECHA: 09/07/2023  \nÍNDICE  \n1. Introducción ............................................................................................................ 20  \n2. Revisión literaria ..................................................................................................... 25  \n3. Metodología ............................................................................................................ 29  \n3.1. Base de datos ............................................................................................................... 29  \n3.2. Análisis de datos.......................................................................................................... 30  \n3.2.1. Histogramas......................................................................................................... 31  \n3.2.2. Correlación .......................................................................................................... 34  \n3.2.2.1. Gráficas correlación .................................................................................... 34  \n3.2.2.2. Coeficientes correlación .............................................................................. 37  \n3.2.3. Estandarización de datos ..................................................................................... 39  \n3.3. Modelos ML ................................................................................................................ 41  \n3.4. Modelos DL ................................................................................................................ 43  \n3.5. Entrenamiento de los modelos .................................................................................... 43  \n3.6. Hiperparámetros de los modelos ................................................................................. 46  \n3.6.1. Hiperparámetros ML ........................................................................................... 46  \n3.6.2. Hiperparámetros DL............................................................................................ 47  \n3.7. Evaluación de los modelos .......................................................................................... 50  \n3.7.1. Comparación gráfica de la predicción de la visibilidad con la visibilidad real ... 50  \n3.7.1.1. Comparación gráfica de la predicción de la visibilidad con la visibilidad real a través de técnicas ML ................................................................................................... 50  \n3.7.1.2. Comparación gráfica de la predicción de la visibilidad con la visibilidad real a través de técnicas DL.................................................................................................... 55  \n3.7.2. Métricas de error ................................................................................................. 58  \n3.7.2.1. Métricas de error ML .................................................................................. 59  \n3.7.2.2. Métricas de error DL ................................................................................... 64  \n4. Resultados finales.................................................................................................... 67  \n4.1. 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