RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Evaluación de modelos para la predicción de la plaga Roya
A1 Valerieva Ivanova, Dilyana
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Machine Learning
K1 Árboles de decisión
K1 Python
K1 Plaga Roya
AB El presente Trabajo Fin de Grado se realiza en colaboración con el Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León (ITACYL) en el Plan Director de lucha contra las plagas agrícolas. La plaga en concreto que se estudia es la roya amarilla, una enfermedad que afecta a tres de las producciones principales en Castilla y León: el trigo, la cebada y el tripticale.El objetivo principal del proyecto es el desarrollo de un modelo machine learning exhaustivo que permita predecir de forma temprana la aparición de roya amarilla. Para alcanzar el mismo es necesario integrar información procedente de diversas fuentes que incluyen dos determinantes clave en el desarrollo de la plaga: las condiciones meteorológicas, recogidas por las estaciones meteorológicas de la Agencia Estatal de Meteorología de España y por las estaciones meteorológicas de la red Inforiego del Instituto Tecnológico Agrario y la evolución del cultivo en distintas parcelas de Castilla y León registrada por los técnicos del ITACYL.El desarrollo del trabajo sigue la metodología de ciencias de datos propuesta por International Business Machines Corporation o IBM e incluye: la comprensión del problema a abordar, una descripción del enfoque analítico a seguir, la descripción, limpieza y tratamiento de los datos, el modelado y la evaluación de los modelos.Como resultado se obtiene un modelo de regresión con árboles de decisión bastante acertado y razonable que captura la tendencia de desarrollo de la plaga en los últimos meses de la campaña del cultivo.
YR 2022
FD 2022
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57940
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57940
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 16-jun-2024