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http://hdl.handle.net/11531/14322
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Pereña Pineda, Jaime | - |
dc.contributor.author | lribarren Baró, Diego | - |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2016-10-19T07:20:52Z | - |
dc.date.available | 2016-10-19T07:20:52Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/14322 | - |
dc.description | Grado en Ingeniería Electromecánica | es_ES |
dc.description.abstract | El proyecto que se resume a continuación tiene como objetivo principal el desarrollo de un modelo de predicción que determine en tiempo real la probabilidad de cancelación o retraso de un vuelo en función de las condiciones meteorológicas. Para ello, se utiliza una placa Sparkfun como dispositivo de toma de datos meteorológicos, la plataforma en la nube Azure para desarrollar y ejecutar el modelo y PowerBI como herramienta de procesamiento y visualización de datos. | es_ES |
dc.description.abstract | The main objective of this project is creating a real-time prediction model that determines the probability of a flight being cancelled or delayed because of weather conditions. To achieve this goal, a Sparkfun board acts as the data capturing device, the cloud platform ‘Azure’ is used to develop and execute the model and PowerBI is the tool for data processing and data visualization. | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | 25 Ciencias de la Tierra y del espacio | es_ES |
dc.subject | 2509 Meteorología | es_ES |
dc.subject | 250911 Predicción operacional metereológica | es_ES |
dc.subject | 33 Ciencias tecnológicas | es_ES |
dc.subject | 3311 Instrumentación tecnológica | es_ES |
dc.subject | 331101 Tecnología de la automatización | es_ES |
dc.title | Modelo predictivo. Machine learning aplicado al análisis de datos climáticos capturados por una placa Sparkfun | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Sensores, Internet of things, Big data, Machine learning | es_ES |
dc.keywords | Sensors, Internet of things, Big data, Machine learning | es_ES |
Aparece en las colecciones: | KL0-Trabajos Fin de Grado |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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