2024-03-28T17:34:40Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/2840232017-09-24T17:31:30Zcom_10803_120col_10803_176
nam a 5i 4500
HPC
Hazard simulation
Forest fires
Methodology for time response and quality assessment in natural hazards evolution prediction
[Barcelona] :
Universitat Autònoma de Barcelona,
2014
Accés lliure
http://hdl.handle.net/10803/284023
cr |||||||||||
AAMMDDs2014 sp ||||fsm||||0|| 0 eng|c
9788449031304
Cencerrado Barraqué, Andrés,
autor
1 recurs en línia (106 pàgines)
Tesi
Doctorat
Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius
2012
Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius
Tesis i dissertacions electròniques
Cortés Fité, Ana,
supervisor acadèmic
TDX
En aquesta tesi doctoral es descriu una metodologia per a l’evaluació del temps de resposta i
la qualitat en la predicció de l’evolució d’emergències mediambientals. El treball s’ha centrat
en el cas específic dels incendis forestals, com un dels desastres naturals més importants i
devastadors, però és facilment extrapol·lable a altre tipus d’emèrgencies mediambientals.
Existeixen molts entorns de predicció que es basen en l’ús de simuladors de l’evolució del
fenòmen catastròfic. Donat el creixent poder quant a capacitat de cómput que ens ofereixen
els nous progressos computacionals, com les arquitectures multicore i manycore, i inclús
els paradigmes de cómput distribuit, com Grid o Cloud Computing, sorgeix la necessitat
d’explotar encertadament el poder computacional que aquests ens ofereixen.
Aquest objectiu s’assoleix proporcionant la capacitat d’avaluar, per endavant, com les restriccions existents en el moment d’atendre un incendi forestal actiu afectaran als resultats que s’obtindran, en termes de qualitat (precisió) obtinguda, i temps necessari per prendre una
decisió, i en conseqüència, tenir la capacitat de escollir la configuració més adient tant de
l’estratègia de predicció, com dels recursos computacionals.
Com a conseqüència, el sistema que deriva de l’aplicació d’aquesta metodologia no està
dissenyat per ser un Sistema de Suport a les Decisions (DSS), però sí una eina de la que la
majoria de DSSs per incendis forestals es poden beneficiar notablement.
El problema s’ha tractat per mitjà de la caracterització del comportament d’aquests dos
factors durant el procés de predicció. Per això, es presenta un mètode de predicció de
dues etapes i s’utilitza com a base de treball, donat el notable augment de qualitat que
proporciona en les prediccions.
Aquesta metodologia implica haver de treballar amb tècniques pròpies del camp de la
Intel.ligència Artificial, com són els Algorismes Genètics i els Arbres de Decisió, i també es
recolza en un intens estudi estadístic de les bases de dades d’entrenament, compostes pels
resultats de milers de simulacions.
Els resultats obtinguts en aquest treball d’investigació de llarga durada són completament
satisfactoris, i obren camí a nous reptes. A més, la flexibilitat que ofereix aquesta metodologia
permet aplicar-la en qualsevol altre context d’emergència, el qual la converteix en una
destacable i molt útil eina per lluitar contra aquestes catàstrofes.
a
ES-BaCBU
cat
rda
ES-BaCBU
text
txt
rdacontent
informàtic
c
rdamedia
recurs en línia
cr
rdacarrier