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dc.contributor.advisorPereña Pineda, Jaime-
dc.contributor.authorlribarren Baró, Diego-
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2016-10-19T07:20:52Z-
dc.date.available2016-10-19T07:20:52Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/14322-
dc.descriptionGrado en Ingeniería Electromecánicaes_ES
dc.description.abstractEl 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.abstractThe 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.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject25 Ciencias de la Tierra y del espacioes_ES
dc.subject2509 Meteorologíaes_ES
dc.subject250911 Predicción operacional metereológicaes_ES
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3311 Instrumentación tecnológicaes_ES
dc.subject331101 Tecnología de la automatizaciónes_ES
dc.titleModelo predictivo. Machine learning aplicado al análisis de datos climáticos capturados por una placa Sparkfunes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsSensores, Internet of things, Big data, Machine learninges_ES
dc.keywordsSensors, Internet of things, Big data, Machine learninges_ES
Aparece en las colecciones: KL0-Trabajos Fin de Grado

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