Algoritmos de minería de datos para el análisis del riesgo de desastre fitosanitario en el municipio Nueva Paz.

  • Adianys Gil Montero
  • Yasser Vázquez Alfonso
  • Efraín Velasteguí López
Palabras clave: : phytosanitary Disaster, danger, vulnerability, risk, administration, epiphytic, mathematical algorithms.

Resumen

El desastre es función del proceso de riesgo y resultado de la combinación de amenazas, condiciones de vulnerabilidad e insuficiente capacidad o medidas para reducir las consecuencias negativas y potenciales del riesgo. Ante estas emergencias surgen estudios de peligro, vulnerabilidad y riesgos de desastres sanitarios que hoy en día juegan un rol muy importante para todos los sectores, tanto de la comunidad internacional como nacional. Esta temática de considerable interés constituye el objetivo de esta investigación que permite la gestión de los indicadores de riesgo de desastres fitosanitarios (epifitias) en el municipio Nueva Paz. Se realizó un estudio sobre las diferentes dimensiones que contemplan los algoritmos de minería de datos para el análisis del riesgo de desastre, definiéndose las tecnologías y metodologías a utilizar en conjunto con los algoritmos matemáticos y computacionales mediante técnicas de Minería de Datos implementadas a través de algoritmos matemáticos: Apriori, J48, BsyesNet, Ridor, Perceptrón Multicapa y SimpleKMeans para analizar la información y así descubrir tendencias y comportamientos de los datos y a su vez facilitar el proceso de toma de decisiones por parte de los especialistas del municipio Nueva Paz.

Publicado
2019-04-04
Cómo citar
Gil Montero, A., Vázquez Alfonso, Y., & Velasteguí López, E. (2019). Algoritmos de minería de datos para el análisis del riesgo de desastre fitosanitario en el municipio Nueva Paz. Ciencia Digital, 9(2), 306-318. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v9i2.310
Sección
Artículos

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