Predicción del clima por medio de una estación meteorológica y la medición de la precipitación por sistema de pesaje

Abstract

SVM es un algoritmo de Aprendizaje Automático (Machine Learning) supervisado, el cual está relacionado con problemas clasificación y regresión. Además, la SVM para clasificación pertenece a la familia de los clasificadores lineales, ofreciendo una precisión muy alta en comparación con otros clasificadores como la Regresión Logística y los Árboles de Decisión. Su uso es muy variado, por ejemplo; detección de rostros, detección de intrusos, clasificación de correos electrónicos, artículos de noticias y páginas web, clasificación de textos e hipertextos, entre otros. En este sentido, se tiene un conjunto de datos, en el cual existen dos clases de datos, el algoritmo SVM predice a cuál de las dos clases pertenece un nuevo dato entrante. Básicamente es clasificar de acuerdo a un conjunto de datos de entrenamiento marcados como pertenecientes a una las dos clases.

Implementación de un Sistema Meteorológico Educativo Usando IoT y Rasperry PI

“…Taking into account Google's digital platform, a comparison is made between the data generated by the device in the home assistant and the data stored on Google's server. By using equation ( 7), the values of Vmax and Vmin are replaced with the results provided by each sensor, enabling the calculation of the efficiency to be analyzed as shown in equations (8), ( 9), (10), and (11). To calculate the efficiency of the humidity sensor [%], equation ( 9) is used as a reference.…”

“…Weather stations collect all the data obtained from the sensors and store it in a server for subsequent study and analysis. The elements present in weather stations, which were used in the station built for our project, are as follows [11]. Atmospheric pressure is determined based on the force exerted by the air in a specific area from the Earth's surface to the uppermost part of the atmosphere.…”