Regresión Simbólica aplicada a la Predicción del Consumo Eléctrico a Corto Plazo en el Nivel de Subestación

Autor: Victor Adrian Jimenez, Gonzalo Emmanuel Lescano, Adrián L. E. Will

Publikováno v: Tecnología y Ciencia, Iss 39, Pp 85-102 (2020)

El modelado de datos es un problema fundamental en diversas áreas del conocimiento. La Regresión Simbólica es una técnica que permite encontrar una relación matemática para describir un conjunto de datos experimentales. A diferencia de los mét

Externí odkaz: https://doaj.org/article/5bbf4746f93447849ac50a7e0640aa03

Electronic Density at 600 Km of Altitude. Comparison of the Measurements of the Hinotori Satellite and the Predictions of the Nequick2 Model

Autor: M. R. Albornoz, Exequiel Garay, Gonzalo Emmanuel Lescano, J. López, Rodolfo Gerardo Ezquer

Publikováno v: CONICET Digital (CONICET)
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
instacron:CONICET
Tecnología y Ciencia, Iss 35, Pp 62-73 (2019)

En el presente trabajo se analizó el desempeño del modelo ionosférico NeQuick2 para predecir los valores de densidad de electrones libres (Ne) a 600 Km de altura, en un período de alta actividad solar y para las latitudes geomagnéticas -15°, 0�

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::858cc459365c1afff0c777d5ab991e8c
http://rtyc.utn.edu.ar/index.php/rtyc/article/view/284/216