Show simple item record

Professor Advisordc.contributor.advisorEstévez Valencia, Pablo
Authordc.contributor.authorMontero Salvatierra, Pablo Andrés
Associate professordc.contributor.otherFörster Burón, Francisco
Associate professordc.contributor.otherOrchard Concha, Marcos
Admission datedc.date.accessioned2024-05-16T14:57:10Z
Available datedc.date.available2024-05-16T14:57:10Z
Publication datedc.date.issued2023
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/198592
Abstractdc.description.abstractLa astronomía es una ciencia que estudia el universo. Para entenderlo, los astrónomos analizan astros y eventos astronómicos. Un evento de interés corresponde a la explosión de una estrella, la supernova. Este es un evento transiente caracterizado por su rápido incremento de brillo y posterior decaimiento. Esto se estudia midiendo el brillo en el tiempo, lo que se conoce como curva de luz. Las curvas de las supernovas tienen características que dificultan su análisis: son escasas, irregulares, multivariadas, poseen largo variable, etc. En esta tesis se propone un predictor de curvas de luz de supernovas basado en redes neuronales recurrentes, denominado Supernovae Forecaster (SNeF). Además, se proponen estrategias, basadas en el error de observación y un modelo paramétrico para mejorar el entrenamiento, la predicción del modelo, y evaluar su desempeño. Este trabajo es pionero en la predicción de curvas de supernovas. El desempeño del modelo se evalúa en la base de datos ALeRCE-ZTF. El SNeF obtiene 0.348 y 7.479 en las métricas MASE y sMAPE respectivamente para las supernovas de tipo Ia, las que superan al modelo propuesto por el broker ALeRCE (0.629 y 13.846 respectivamente). Finalmente, dado un intervalo de predicción del 95 %, el 98 % de las observaciones fueron capturadas.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipANID, Iniciativa Científica Milenio, ICN12009 y Fondecyt 1220829.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titlePredicción de curvas de luz de supernovas mediante redes neuronales recurrenteses_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Eléctricaes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoMagisteres_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctricaes_ES


Files in this item

Icon

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States