Recibido:	128	94	160	104	612	792	1
15	163	94	171	104	612	792	1
de	173	94	182	104	612	792	1
agosto	184	94	206	104	612	792	1
2016	209	94	226	104	612	792	1
Aceptado:	377	94	412	104	612	792	1
1	415	94	419	104	612	792	1
de	421	94	429	104	612	792	1
septiembre	432	94	470	104	612	792	1
2016	472	94	489	104	612	792	1
Sistema	135	137	188	155	612	792	1
de	192	137	208	155	612	792	1
inteligencia	212	137	292	155	612	792	1
artificial	295	137	351	155	612	792	1
para	355	137	385	155	612	792	1
la	389	137	401	155	612	792	1
predicción	405	137	477	155	612	792	1
temprana	182	155	247	173	612	792	1
de	251	155	267	173	612	792	1
heladas	271	155	322	173	612	792	1
meteorológicas	326	155	430	173	612	792	1
Artificial	143	185	187	199	612	792	1
intelligence	190	185	249	199	612	792	1
system	252	185	288	199	612	792	1
for	290	185	304	199	612	792	1
early	307	185	332	199	612	792	1
prediction	335	185	387	199	612	792	1
of	390	185	400	199	612	792	1
weather	403	185	443	199	612	792	1
frost	446	185	468	199	612	792	1
Franklin	138	215	176	227	612	792	1
Riabani	179	215	213	227	612	792	1
Mercado	215	215	255	227	612	792	1
1	255	213	258	221	612	792	1
,	258	215	261	227	612	792	1
Willman	264	215	302	227	612	792	1
García	305	215	334	227	612	792	1
Fernández	337	215	383	227	612	792	1
2	383	213	386	221	612	792	1
,	386	215	389	227	612	792	1
Johnny	392	215	424	227	612	792	1
A.	426	215	437	227	612	792	1
Herrera	440	215	473	227	612	792	1
Acebey	287	231	321	243	612	792	1
3	321	229	325	237	612	792	1
1	173	255	177	261	612	792	1
Universidad	179	257	228	266	612	792	1
Católica	230	257	264	266	612	792	1
Boliviana,	266	257	307	266	612	792	1
Maestría	310	257	345	266	612	792	1
en	347	257	357	266	612	792	1
inteligencia	359	257	406	266	612	792	1
de	408	257	418	266	612	792	1
negocios,	420	257	458	266	612	792	1
Cochabamba,	263	269	317	278	612	792	1
Bolivia	320	269	349	278	612	792	1
2	153	278	156	284	612	792	1
Universidad	159	280	207	289	612	792	1
Católica	210	280	243	289	612	792	1
Boliviana,	246	280	287	289	612	792	1
Carrera	289	280	319	289	612	792	1
de	322	280	331	289	612	792	1
Ingeniería	334	280	374	289	612	792	1
Ambiental,	377	280	421	289	612	792	1
Cochabamba,	424	280	479	289	612	792	1
Bolivia	291	292	321	301	612	792	1
3	154	301	158	307	612	792	1
Universidad	160	303	209	312	612	792	1
Católica	211	303	245	312	612	792	1
Boliviana,	247	303	289	312	612	792	1
Carrera	291	303	321	312	612	792	1
de	324	303	333	312	612	792	1
Telecomunicaciones,	335	303	420	312	612	792	1
Cochabamba,	423	303	477	312	612	792	1
Bolivia,	181	315	213	324	612	792	1
c	216	315	220	324	612	792	1
Márquez	223	315	258	324	612	792	1
s/n,	261	315	275	324	612	792	1
Zona	278	315	298	324	612	792	1
Tupuraya,	301	315	341	324	612	792	1
Cochabamba	344	315	396	324	612	792	1
Bolivia.	398	315	430	324	612	792	1
franklin.riabani@gmail.com	228	338	384	348	612	792	1
Resumen:	147	361	190	372	612	792	1
Palabras	147	519	184	530	612	792	1
claves:	190	519	218	530	612	792	1
Inteligencia	224	519	268	530	612	792	1
computacional,	275	519	334	530	612	792	1
inteligencia	340	519	383	530	612	792	1
Artificial,	389	519	425	530	612	792	1
Machine	431	519	464	530	612	792	1
Learning,	147	531	184	542	612	792	1
SciPy,	186	531	210	542	612	792	1
Raspberry	212	531	251	542	612	792	1
Pi,	254	531	264	542	612	792	1
Agricultura	266	531	310	542	612	792	1
inteligente,	312	531	354	542	612	792	1
Heladas	357	531	387	542	612	792	1
Abstract:	147	554	185	565	612	792	1
Summary:	192	554	231	565	612	792	1
A	156	690	161	701	612	792	1
CTA	161	692	174	701	612	792	1
N	176	690	182	701	612	792	1
OVA	182	692	196	701	612	792	1
;	196	689	199	701	612	792	1
Vol.	201	690	216	701	612	792	1
7,	218	690	226	701	612	792	1
Nº	229	690	238	701	612	792	1
4,	240	690	248	701	612	792	1
septiembre	250	690	294	701	612	792	1
2016	297	690	317	701	612	792	1
,	317	687	320	701	612	792	1
pp.	324	690	336	701	612	792	1
483-495,	339	690	376	701	612	792	1
ISSN:	379	690	398	701	612	792	1
1683-0768.	401	690	448	701	612	792	1
484·	128	94	145	106	612	792	2
Riabani	148	95	178	105	612	792	2
F.	180	95	188	105	612	792	2
et	190	95	197	105	612	792	2
al.:	199	95	210	105	612	792	2
Sistema	213	95	239	105	612	792	2
de	241	95	250	105	612	792	2
inteligencia	252	95	291	105	612	792	2
artificial	293	95	321	105	612	792	2
para	323	95	338	105	612	792	2
la	340	95	346	105	612	792	2
predicción	348	95	385	105	612	792	2
temprana	387	95	420	105	612	792	2
de	422	95	431	105	612	792	2
heladas	433	95	458	105	612	792	2
…	460	95	469	105	612	792	2
Keywords:	147	119	191	130	612	792	2
Computational	195	119	252	130	612	792	2
Intelligence,	255	119	302	130	612	792	2
Artificial	305	119	339	130	612	792	2
Intelligence,	342	119	389	130	612	792	2
Machine	392	119	425	130	612	792	2
Learning,	428	119	464	130	612	792	2
SciPy,	147	130	171	141	612	792	2
Raspberry	173	130	212	141	612	792	2
Pi,	215	130	225	141	612	792	2
intelligent	227	130	265	141	612	792	2
Agriculture,	268	130	313	141	612	792	2
Frosts	316	130	340	141	612	792	2
1	128	160	133	174	612	792	2
Introducción	149	160	221	174	612	792	2
1.1	128	182	139	194	612	792	2
Heladas	142	182	181	194	612	792	2
Las	128	202	142	214	612	792	2
heladas	146	202	177	214	612	792	2
son	181	202	196	214	612	792	2
un	200	202	211	214	612	792	2
fenómeno	215	202	259	214	612	792	2
atmosférico	262	202	313	214	612	792	2
que	317	202	332	214	612	792	2
se	336	202	344	214	612	792	2
presenta	348	202	384	214	612	792	2
cuando	387	202	419	214	612	792	2
la	422	202	429	214	612	792	2
temperatura	433	202	484	214	612	792	2
del	128	216	140	228	612	792	2
aire	145	216	160	228	612	792	2
en	165	216	175	228	612	792	2
cercanías	180	216	218	228	612	792	2
del	223	216	235	228	612	792	2
suelo,	240	216	265	228	612	792	2
aproximadamente	269	216	346	228	612	792	2
1,5	350	216	363	228	612	792	2
a	368	216	372	228	612	792	2
2	377	216	382	228	612	792	2
metros,	387	216	419	228	612	792	2
desciende	423	216	465	228	612	792	2
por	469	216	484	228	612	792	2
debajo	128	230	156	242	612	792	2
de	159	230	169	242	612	792	2
cero	172	230	191	242	612	792	2
grados	194	230	222	242	612	792	2
centígrados.	225	230	276	242	612	792	2
Técnicamente,	279	230	341	242	612	792	2
la	344	230	351	242	612	792	2
palabra	354	230	385	242	612	792	2
“helada”	388	230	425	242	612	792	2
se	428	230	437	242	612	792	2
refiere	440	230	467	242	612	792	2
a	470	230	475	242	612	792	2
la	478	230	485	242	612	792	2
formación	128	244	172	256	612	792	2
de	175	244	185	256	612	792	2
cristales	188	244	221	256	612	792	2
de	224	244	234	256	612	792	2
hielo	237	244	258	256	612	792	2
sobre	260	244	284	256	612	792	2
las	287	244	298	256	612	792	2
superficies,	301	244	348	256	612	792	2
tanto	351	244	373	256	612	792	2
por	376	244	391	256	612	792	2
congelación	394	244	444	256	612	792	2
del	447	244	460	256	612	792	2
rocío	463	244	484	256	612	792	2
como	128	258	152	270	612	792	2
por	155	258	170	270	612	792	2
un	172	258	183	270	612	792	2
cambio	186	258	217	270	612	792	2
de	220	258	230	270	612	792	2
fase	233	258	250	270	612	792	2
de	252	258	262	270	612	792	2
vapor	265	258	290	270	612	792	2
de	292	258	303	270	612	792	2
agua	305	258	324	270	612	792	2
a	327	258	332	270	612	792	2
hielo	334	258	355	270	612	792	2
[16].	358	258	377	270	612	792	2
La	147	278	158	290	612	792	2
helada	163	278	190	290	612	792	2
se	195	278	204	290	612	792	2
define	209	278	235	290	612	792	2
en	240	278	250	290	612	792	2
dos	255	278	270	290	612	792	2
ámbitos:	275	278	311	290	612	792	2
“advectiva”	316	278	366	290	612	792	2
y	371	278	375	290	612	792	2
“radiativa”.	380	278	428	290	612	792	2
Las	433	278	448	290	612	792	2
heladas	453	278	484	290	612	792	2
advectivas	128	292	171	304	612	792	2
están	177	292	199	304	612	792	2
asociadas	204	292	244	304	612	792	2
con	250	292	265	304	612	792	2
incursiones	271	292	319	304	612	792	2
a	325	292	330	304	612	792	2
gran	335	292	354	304	612	792	2
escala	360	292	384	304	612	792	2
de	390	292	400	304	612	792	2
aire	405	292	421	304	612	792	2
frío	426	292	442	304	612	792	2
con	448	292	463	304	612	792	2
una	469	292	485	304	612	792	2
atmósfera	128	306	170	318	612	792	2
con	174	306	190	318	612	792	2
viento	194	306	220	318	612	792	2
y	224	306	229	318	612	792	2
bien	233	306	251	318	612	792	2
mezclada	255	306	295	318	612	792	2
y	299	306	303	318	612	792	2
una	307	306	323	318	612	792	2
temperatura	327	306	378	318	612	792	2
que	382	306	397	318	612	792	2
a	402	306	406	318	612	792	2
menudo	410	306	445	318	612	792	2
está	449	306	465	318	612	792	2
por	470	306	484	318	612	792	2
debajo	128	320	156	332	612	792	2
de	159	320	169	332	612	792	2
cero,	172	320	193	332	612	792	2
incluso	196	320	226	332	612	792	2
durante	230	320	262	332	612	792	2
el	265	320	272	332	612	792	2
día.	275	320	290	332	612	792	2
Las	293	320	308	332	612	792	2
heladas	311	320	342	332	612	792	2
de	346	320	356	332	612	792	2
radiación	359	320	398	332	612	792	2
están	401	320	423	332	612	792	2
asociadas	426	320	465	332	612	792	2
con	469	320	484	332	612	792	2
el	128	334	135	346	612	792	2
enfriamiento	138	334	193	346	612	792	2
debido	196	334	226	346	612	792	2
a	229	334	234	346	612	792	2
la	237	334	244	346	612	792	2
pérdida	248	334	280	346	612	792	2
de	283	334	293	346	612	792	2
energía	297	334	327	346	612	792	2
por	331	334	346	346	612	792	2
el	349	334	356	346	612	792	2
intercambio	360	334	411	346	612	792	2
radiante	414	334	448	346	612	792	2
durante	452	334	484	346	612	792	2
las	128	348	139	360	612	792	2
noches	144	348	174	360	612	792	2
despejadas	179	348	224	360	612	792	2
y	229	348	233	360	612	792	2
en	238	348	248	360	612	792	2
calma,	253	348	280	360	612	792	2
y	285	348	290	360	612	792	2
con	295	348	310	360	612	792	2
inversiones	315	348	364	360	612	792	2
de	368	348	379	360	612	792	2
temperatura	383	348	435	360	612	792	2
[17].	440	348	459	360	612	792	2
Otro	464	348	485	360	612	792	2
evento	128	362	156	374	612	792	2
que	159	362	175	374	612	792	2
favorece	178	362	214	374	612	792	2
la	217	362	224	374	612	792	2
ocurrencia	227	362	272	374	612	792	2
de	275	362	285	374	612	792	2
heladas	288	362	320	374	612	792	2
es	323	362	331	374	612	792	2
el	335	362	342	374	612	792	2
desplazamiento	345	362	411	374	612	792	2
de	414	362	424	374	612	792	2
masas	427	362	453	374	612	792	2
de	456	362	466	374	612	792	2
aire	469	362	484	374	612	792	2
frio	128	376	143	388	612	792	2
provenientes	146	376	201	388	612	792	2
del	204	376	217	388	612	792	2
polo	220	376	240	388	612	792	2
sur,	243	376	259	388	612	792	2
las	262	376	273	388	612	792	2
heladas	276	376	308	388	612	792	2
se	311	376	320	388	612	792	2
clasifican	323	376	362	388	612	792	2
tanto	365	376	387	388	612	792	2
por	390	376	405	388	612	792	2
su	409	376	418	388	612	792	2
tipo	421	376	438	388	612	792	2
como	442	376	466	388	612	792	2
por	469	376	484	388	612	792	2
el	128	390	135	402	612	792	2
daño	140	390	161	402	612	792	2
que	166	390	182	402	612	792	2
produce	187	390	222	402	612	792	2
la	227	390	234	402	612	792	2
helada	239	390	266	402	612	792	2
blanca	271	390	299	402	612	792	2
cuando	304	390	335	402	612	792	2
deja	340	390	357	402	612	792	2
una	362	390	378	402	612	792	2
capa	383	390	402	402	612	792	2
de	407	390	417	402	612	792	2
hielo	422	390	443	402	612	792	2
sobre	448	390	472	402	612	792	2
la	477	390	484	402	612	792	2
superficie	128	404	169	416	612	792	2
y	171	404	176	416	612	792	2
helada	179	404	206	416	612	792	2
negra	209	404	232	416	612	792	2
cuando	235	404	266	416	612	792	2
produce	271	404	306	416	612	792	2
quema	309	404	337	416	612	792	2
o	340	404	346	416	612	792	2
mata	349	404	369	416	612	792	2
las	372	404	383	416	612	792	2
células	386	404	414	416	612	792	2
vegetales.	416	404	457	416	612	792	2
El	147	424	157	436	612	792	2
daño	163	424	184	436	612	792	2
que	191	424	206	436	612	792	2
provocan	212	424	252	436	612	792	2
las	258	424	269	436	612	792	2
heladas	275	424	306	436	612	792	2
a	313	424	317	436	612	792	2
los	323	424	335	436	612	792	2
cultivos	341	424	374	436	612	792	2
no	380	424	392	436	612	792	2
se	398	424	406	436	612	792	2
debe	412	424	432	436	612	792	2
a	439	424	443	436	612	792	2
las	449	424	460	436	612	792	2
frías	466	424	484	436	612	792	2
temperaturas	128	438	183	450	612	792	2
sino	186	438	204	450	612	792	2
principalmente	208	438	271	450	612	792	2
a	275	438	279	450	612	792	2
la	283	438	290	450	612	792	2
formación	293	438	337	450	612	792	2
de	341	438	351	450	612	792	2
hielo	354	438	375	450	612	792	2
extracelular	379	438	427	450	612	792	2
(i.e.	431	438	446	450	612	792	2
fuera	449	438	471	450	612	792	2
de	474	438	485	450	612	792	2
las	128	452	139	464	612	792	2
células)	142	452	174	464	612	792	2
dentro	177	452	206	464	612	792	2
del	209	452	222	464	612	792	2
tejido	226	452	249	464	612	792	2
de	253	452	263	464	612	792	2
la	267	452	274	464	612	792	2
planta,	277	452	306	464	612	792	2
provocando	309	452	361	464	612	792	2
la	365	452	372	464	612	792	2
salida	375	452	399	464	612	792	2
de	403	452	413	464	612	792	2
agua	416	452	436	464	612	792	2
y	439	452	444	464	612	792	2
dañando	448	452	484	464	612	792	2
las	128	466	139	478	612	792	2
células	142	466	170	478	612	792	2
por	174	466	189	478	612	792	2
deshidratación.	193	466	257	478	612	792	2
Las	261	466	276	478	612	792	2
pérdidas	280	466	316	478	612	792	2
en	319	466	330	478	612	792	2
los	333	466	346	478	612	792	2
cultivos	349	466	382	478	612	792	2
como	386	466	411	478	612	792	2
consecuencia	414	466	471	478	612	792	2
de	475	466	485	478	612	792	2
las	128	480	139	492	612	792	2
heladas	144	480	175	492	612	792	2
varían	180	480	206	492	612	792	2
entre	211	480	232	492	612	792	2
20	238	480	248	492	612	792	2
a	253	480	257	492	612	792	2
100%	262	480	287	492	612	792	2
dependiendo	292	480	347	492	612	792	2
de	352	480	362	492	612	792	2
la	367	480	374	492	612	792	2
intensidad	379	480	423	492	612	792	2
de	428	480	438	492	612	792	2
la	443	480	450	492	612	792	2
helada,	455	480	485	492	612	792	2
estado	128	494	155	506	612	792	2
de	158	494	168	506	612	792	2
desarrollo	171	494	213	506	612	792	2
y	216	494	220	506	612	792	2
tipo	223	494	240	506	612	792	2
de	243	494	253	506	612	792	2
cultivo.	255	494	287	506	612	792	2
En	147	514	160	526	612	792	2
la	163	514	170	526	612	792	2
región	174	514	201	526	612	792	2
de	204	514	214	526	612	792	2
los	217	514	229	526	612	792	2
Valles	232	514	258	526	612	792	2
de	261	514	271	526	612	792	2
Bolivia,	274	514	306	526	612	792	2
tanto	310	514	332	526	612	792	2
la	335	514	342	526	612	792	2
agricultura	345	514	390	526	612	792	2
de	393	514	403	526	612	792	2
subsistencia	406	514	457	526	612	792	2
como	460	514	484	526	612	792	2
la	128	528	135	540	612	792	2
agricultura	139	528	184	540	612	792	2
comercial,	189	528	232	540	612	792	2
enfrentan	237	528	278	540	612	792	2
problemas	283	528	327	540	612	792	2
climáticos	332	528	374	540	612	792	2
diversos,	379	528	416	540	612	792	2
entre	421	528	443	540	612	792	2
estos	447	528	469	540	612	792	2
las	473	528	484	540	612	792	2
heladas	128	542	159	554	612	792	2
que	162	542	177	554	612	792	2
provocan	180	542	220	554	612	792	2
disminución	223	542	275	554	612	792	2
o	278	542	284	554	612	792	2
pérdida	287	542	319	554	612	792	2
en	321	542	332	554	612	792	2
las	335	542	346	554	612	792	2
cosechas	348	542	386	554	612	792	2
afectando	389	542	430	554	612	792	2
la	433	542	440	554	612	792	2
economía	443	542	484	554	612	792	2
familiar	128	556	160	568	612	792	2
campesina.	163	556	209	568	612	792	2
La	147	576	158	588	612	792	2
predicción	163	576	208	588	612	792	2
precisa	212	576	242	588	612	792	2
de	246	576	257	588	612	792	2
heladas	261	576	292	588	612	792	2
puede	297	576	323	588	612	792	2
potencialmente	327	576	392	588	612	792	2
reducir	397	576	427	588	612	792	2
el	432	576	439	588	612	792	2
daño	444	576	465	588	612	792	2
por	470	576	485	588	612	792	2
heladas,	128	590	161	602	612	792	2
proporcionando	166	590	235	602	612	792	2
una	239	590	254	602	612	792	2
oportunidad	259	590	312	602	612	792	2
a	316	590	320	602	612	792	2
los	325	590	337	602	612	792	2
agricultores	341	590	390	602	612	792	2
de	394	590	404	602	612	792	2
prepararse	409	590	453	602	612	792	2
contra	457	590	484	602	612	792	2
ellas.	128	604	148	616	612	792	2
Es	151	604	162	616	612	792	2
importante	165	604	212	616	612	792	2
poder	215	604	240	616	612	792	2
predecir	243	604	278	616	612	792	2
cuándo	280	604	312	616	612	792	2
cae	315	604	328	616	612	792	2
la	331	604	338	616	612	792	2
temperatura	341	604	392	616	612	792	2
hasta	395	604	417	616	612	792	2
un	420	604	431	616	612	792	2
valor	434	604	455	616	612	792	2
crítico	458	604	484	616	612	792	2
para	128	618	146	630	612	792	2
poner	149	618	174	630	612	792	2
en	177	618	187	630	612	792	2
marcha	190	618	221	630	612	792	2
los	224	618	236	630	612	792	2
métodos	239	618	276	630	612	792	2
de	279	618	290	630	612	792	2
contingencia	292	618	346	630	612	792	2
activos	349	618	379	630	612	792	2
de	382	618	392	630	612	792	2
protección	395	618	441	630	612	792	2
contra	443	618	471	630	612	792	2
las	474	618	484	630	612	792	2
heladas.	128	632	161	644	612	792	2
1.2	128	652	140	664	612	792	2
Aprendizaje	143	652	194	664	612	792	2
Automático	197	652	248	664	612	792	2
El	128	672	137	684	612	792	2
aprendizaje	140	672	188	684	612	792	2
automático	191	672	239	684	612	792	2
es	242	672	250	684	612	792	2
una	253	672	269	684	612	792	2
rama	272	672	293	684	612	792	2
de	296	672	306	684	612	792	2
la	309	672	316	684	612	792	2
Inteligencia	318	672	368	684	612	792	2
Artificial	370	672	407	684	612	792	2
que	410	672	426	684	612	792	2
busca	428	672	453	684	612	792	2
que	455	672	471	684	612	792	2
las	474	672	485	684	612	792	2
computadoras	128	686	188	698	612	792	2
sean	194	686	213	698	612	792	2
capaces	219	686	251	698	612	792	2
de	257	686	267	698	612	792	2
aprender	273	686	311	698	612	792	2
e	317	686	321	698	612	792	2
inducir	327	686	357	698	612	792	2
conocimiento	363	686	422	698	612	792	2
de	428	686	438	698	612	792	2
datos.	444	686	469	698	612	792	2
El	475	686	485	698	612	792	2
A	128	94	133	105	612	792	3
CTA	133	96	146	105	612	792	3
N	148	94	154	105	612	792	3
OVA	154	96	168	105	612	792	3
;	168	94	170	105	612	792	3
Vol.	172	94	187	105	612	792	3
7,	190	94	198	105	612	792	3
Nº	200	94	209	105	612	792	3
4,	212	94	220	105	612	792	3
septiembre	222	94	266	105	612	792	3
2016,	268	94	291	105	612	792	3
ISSN	293	94	310	105	612	792	3
1683-0768	313	94	358	105	612	792	3
Artículos	392	94	426	105	612	792	3
Científicos	429	94	470	105	612	792	3
·	472	95	475	105	612	792	3
485	475	95	489	106	612	792	3
aprendizaje	128	121	176	133	612	792	3
automático	180	121	228	133	612	792	3
se	232	121	240	133	612	792	3
clasifica	244	121	278	133	612	792	3
según	282	121	306	133	612	792	3
el	310	121	317	133	612	792	3
tipo	321	121	338	133	612	792	3
de	342	121	352	133	612	792	3
aprendizaje	356	121	405	133	612	792	3
Supervisado	409	121	461	133	612	792	3
y	465	121	469	133	612	792	3
no	473	121	484	133	612	792	3
supervisado.	128	135	181	147	612	792	3
El	184	135	194	147	612	792	3
aprendizaje	198	135	246	147	612	792	3
supervisado	250	135	301	147	612	792	3
está	305	135	321	147	612	792	3
compuesto	325	135	372	147	612	792	3
por	376	135	391	147	612	792	3
dos	394	135	410	147	612	792	3
fases	413	135	434	147	612	792	3
o	438	135	444	147	612	792	3
etapas	447	135	474	147	612	792	3
la	478	135	485	147	612	792	3
primera	128	149	161	161	612	792	3
conocida	165	149	203	161	612	792	3
como	207	149	231	161	612	792	3
Entrenamiento	235	148	306	161	612	792	3
donde	310	149	337	161	612	792	3
se	341	149	349	161	612	792	3
observa	353	149	386	161	612	792	3
las	390	149	401	161	612	792	3
características	405	149	464	161	612	792	3
más	468	149	484	161	612	792	3
relevantes	128	163	170	175	612	792	3
de	174	163	184	175	612	792	3
un	188	163	199	175	612	792	3
evento	202	163	231	175	612	792	3
que	235	163	250	175	612	792	3
actúan	254	163	281	175	612	792	3
como	285	163	309	175	612	792	3
datos	313	163	336	175	612	792	3
de	340	163	350	175	612	792	3
entrada	354	163	385	175	612	792	3
y	389	163	393	175	612	792	3
la	397	163	404	175	612	792	3
segunda	408	163	442	175	612	792	3
conocida	446	163	484	175	612	792	3
como	128	177	152	189	612	792	3
Prueba	155	176	188	189	612	792	3
en	191	177	201	189	612	792	3
la	204	177	211	189	612	792	3
que	214	177	230	189	612	792	3
compara	232	177	269	189	612	792	3
estas	272	177	292	189	612	792	3
características	295	177	354	189	612	792	3
con	357	177	373	189	612	792	3
nuevos	376	177	406	189	612	792	3
datos	409	177	432	189	612	792	3
de	435	177	445	189	612	792	3
prueba	448	177	477	189	612	792	3
y	480	177	484	189	612	792	3
se	128	191	136	203	612	792	3
obtiene	140	191	171	203	612	792	3
al	175	191	182	203	612	792	3
final	185	191	204	203	612	792	3
de	207	191	217	203	612	792	3
estas	220	191	241	203	612	792	3
dos	244	191	260	203	612	792	3
etapas	263	191	289	203	612	792	3
un	293	191	304	203	612	792	3
modelo	307	191	339	203	612	792	3
entrenado	343	191	386	203	612	792	3
y	389	191	394	203	612	792	3
probado	397	191	433	203	612	792	3
que	436	191	452	203	612	792	3
intenta	455	191	484	203	612	792	3
explicar	128	205	161	217	612	792	3
los	163	205	176	217	612	792	3
datos	178	205	201	217	612	792	3
de	204	205	214	217	612	792	3
entrada.	217	205	250	217	612	792	3
En	147	225	160	237	612	792	3
base	167	225	186	237	612	792	3
a	192	225	197	237	612	792	3
los	203	225	215	237	612	792	3
antecedentes,	222	225	279	237	612	792	3
el	286	225	293	237	612	792	3
objetivo	299	225	334	237	612	792	3
de	341	225	351	237	612	792	3
la	357	225	365	237	612	792	3
presente	371	225	407	237	612	792	3
investigación	414	225	469	237	612	792	3
es	476	225	484	237	612	792	3
demostrar	128	239	171	251	612	792	3
la	179	239	186	251	612	792	3
aplicabilidad	193	239	246	251	612	792	3
del	253	239	266	251	612	792	3
algoritmo	274	239	315	251	612	792	3
propuesto	322	239	366	251	612	792	3
por	373	239	388	251	612	792	3
Huang	396	239	425	251	612	792	3
denominada	432	239	485	251	612	792	3
“Extreme	128	253	165	265	612	792	3
Learning	170	253	203	265	612	792	3
Machine”	209	253	245	265	612	792	3
sobre	250	253	274	265	612	792	3
una	279	253	294	265	612	792	3
red	299	253	313	265	612	792	3
neuronal	318	253	356	265	612	792	3
monocapa	361	253	405	265	612	792	3
con	411	253	427	265	612	792	3
propagación	432	253	484	265	612	792	3
hacia	128	267	149	279	612	792	3
adelante	156	267	191	279	612	792	3
(Single	199	267	227	279	612	792	3
Layer	234	267	258	279	612	792	3
Feedforward	265	267	320	279	612	792	3
neural	327	267	353	279	612	792	3
network	360	267	395	279	612	792	3
-	403	267	406	279	612	792	3
SLNF),	413	267	445	279	612	792	3
para	452	267	471	279	612	792	3
la	478	267	485	279	612	792	3
predicción	128	281	172	293	612	792	3
temprana	177	281	217	293	612	792	3
de	221	281	231	293	612	792	3
heladas	235	281	266	293	612	792	3
en	270	281	281	293	612	792	3
los	285	281	297	293	612	792	3
valles	301	281	324	293	612	792	3
y	329	281	333	293	612	792	3
zona	337	281	358	293	612	792	3
andina	362	281	390	293	612	792	3
del	394	281	407	293	612	792	3
departamento	411	281	470	293	612	792	3
de	474	281	484	293	612	792	3
Cochabamba.	128	295	186	307	612	792	3
2	128	325	134	340	612	792	3
Teoría	149	325	185	340	612	792	3
del	188	325	205	340	612	792	3
Algoritmo	208	325	264	340	612	792	3
Extreme	267	325	315	340	612	792	3
Learning	318	325	368	340	612	792	3
Machine	371	325	420	340	612	792	3
(ELM)	423	325	462	340	612	792	3
Las	147	347	162	360	612	792	3
Máquinas	168	347	209	360	612	792	3
de	214	347	224	360	612	792	3
Aprendizaje	230	347	281	360	612	792	3
Extremo	286	347	324	360	612	792	3
o	330	347	336	360	612	792	3
Extreme	341	347	374	360	612	792	3
Learning	379	347	413	360	612	792	3
Machine	418	347	450	360	612	792	3
(ELM)	455	347	485	360	612	792	3
propuesto	128	361	171	374	612	792	3
por	174	361	189	374	612	792	3
Huang	192	361	220	374	612	792	3
[1]	223	361	234	374	612	792	3
es	237	361	246	374	612	792	3
un	248	361	259	374	612	792	3
algoritmo	262	361	303	374	612	792	3
que	306	361	321	374	612	792	3
está	324	361	340	374	612	792	3
atrayendo	343	361	385	374	612	792	3
la	388	361	395	374	612	792	3
atención	398	361	434	374	612	792	3
de	436	361	447	374	612	792	3
miles	449	361	471	374	612	792	3
de	474	361	484	374	612	792	3
investigadores	128	375	188	388	612	792	3
como	192	375	216	388	612	792	3
una	221	375	236	388	612	792	3
técnica	240	375	270	388	612	792	3
de	274	375	284	388	612	792	3
inteligencia	288	375	336	388	612	792	3
artificial	340	375	374	388	612	792	3
que	378	375	394	388	612	792	3
resuelve	398	375	432	388	612	792	3
muchos	437	375	470	388	612	792	3
de	474	375	485	388	612	792	3
los	128	389	140	402	612	792	3
problemas	143	389	188	402	612	792	3
a	191	389	195	402	612	792	3
los	199	389	211	402	612	792	3
que	214	389	229	402	612	792	3
se	233	389	241	402	612	792	3
enfrentan	244	389	285	402	612	792	3
otras	289	389	310	402	612	792	3
técnicas,	313	389	349	402	612	792	3
por	352	389	367	402	612	792	3
ejemplo	370	389	404	402	612	792	3
su	407	389	417	402	612	792	3
lenta	420	389	441	402	612	792	3
velocidad	444	389	484	402	612	792	3
de	128	403	138	416	612	792	3
aprendizaje	142	403	190	416	612	792	3
[2].	195	403	208	416	612	792	3
ELM	213	403	235	416	612	792	3
inicialmente	240	403	291	416	612	792	3
trabaja	295	403	324	416	612	792	3
en	328	403	338	416	612	792	3
redes	343	403	365	416	612	792	3
neuronales	369	403	416	416	612	792	3
monocapa	420	403	464	416	612	792	3
con	469	403	485	416	612	792	3
propagación	128	417	180	430	612	792	3
hacia	183	417	205	430	612	792	3
delante	208	417	238	430	612	792	3
(SLFNs)	241	417	277	430	612	792	3
[3]	280	417	291	430	612	792	3
(Figura	294	417	324	430	612	792	3
1).	327	417	338	430	612	792	3
Figura	142	635	169	647	612	792	3
1:	172	635	180	647	612	792	3
Arquitectura	191	635	246	647	612	792	3
Single	249	635	275	647	612	792	3
Layer	278	635	301	647	612	792	3
Feedforward	304	635	358	647	612	792	3
neural	361	635	388	647	612	792	3
network	391	635	426	647	612	792	3
(SLFN)	429	635	456	647	612	792	3
El	147	667	157	679	612	792	3
algoritmo	160	667	201	679	612	792	3
del	204	667	217	679	612	792	3
ELM	220	667	242	679	612	792	3
está	245	667	262	679	612	792	3
basado	265	667	294	679	612	792	3
en	297	667	307	679	612	792	3
el	310	667	318	679	612	792	3
hecho	321	667	347	679	612	792	3
de	350	667	360	679	612	792	3
que	363	667	378	679	612	792	3
si	381	667	388	679	612	792	3
los	391	667	403	679	612	792	3
pesos	406	667	429	679	612	792	3
de	432	667	443	679	612	792	3
entrada	446	667	477	679	612	792	3
y	480	667	485	679	612	792	3
los	128	681	140	693	612	792	3
sesgos	143	681	170	693	612	792	3
de	173	681	183	693	612	792	3
la	186	681	193	693	612	792	3
capa	196	681	215	693	612	792	3
oculta	218	681	244	693	612	792	3
de	247	681	257	693	612	792	3
una	260	681	275	693	612	792	3
SLFN,	278	681	307	693	612	792	3
son	310	681	325	693	612	792	3
asignados	328	681	369	693	612	792	3
al	372	681	379	693	612	792	3
azar,	382	681	402	693	612	792	3
la	404	681	411	693	612	792	3
SLFN	414	681	441	693	612	792	3
puede	444	681	469	693	612	792	3
ser	472	681	485	693	612	792	3
486·	128	94	145	106	612	792	4
Riabani	148	95	178	105	612	792	4
F.	180	95	188	105	612	792	4
et	190	95	197	105	612	792	4
al.:	199	95	210	105	612	792	4
Sistema	213	95	239	105	612	792	4
de	241	95	250	105	612	792	4
inteligencia	252	95	291	105	612	792	4
artificial	293	95	321	105	612	792	4
para	323	95	338	105	612	792	4
la	340	95	346	105	612	792	4
predicción	348	95	385	105	612	792	4
temprana	387	95	420	105	612	792	4
de	422	95	431	105	612	792	4
heladas	433	95	458	105	612	792	4
…	460	95	469	105	612	792	4
considerada	128	121	178	133	612	792	4
como	183	121	207	133	612	792	4
un	212	121	223	133	612	792	4
sistema	228	121	259	133	612	792	4
lineal	264	121	286	133	612	792	4
y	291	121	295	133	612	792	4
los	300	121	312	133	612	792	4
pesos	317	121	341	133	612	792	4
de	346	121	356	133	612	792	4
salida	360	121	384	133	612	792	4
se	389	121	397	133	612	792	4
pueden	402	121	433	133	612	792	4
determinar	438	121	484	133	612	792	4
analíticamente	128	135	188	147	612	792	4
mediante	192	135	231	147	612	792	4
la	235	135	242	147	612	792	4
inversa	245	135	276	147	612	792	4
generalizada	279	135	331	147	612	792	4
[4].	335	135	349	147	612	792	4
Esta	352	135	371	147	612	792	4
idea	375	135	392	147	612	792	4
ya	396	135	405	147	612	792	4
fue	409	135	422	147	612	792	4
estudiada	426	135	466	147	612	792	4
por	470	135	484	147	612	792	4
Huang	128	149	156	161	612	792	4
et	159	149	167	161	612	792	4
al	170	149	177	161	612	792	4
[5];	180	149	194	161	612	792	4
y	197	149	202	161	612	792	4
hay	205	149	219	161	612	792	4
un	222	149	233	161	612	792	4
estudio	237	149	267	161	612	792	4
profundo	270	149	311	161	612	792	4
acerca	314	149	340	161	612	792	4
de	343	149	354	161	612	792	4
las	357	149	367	161	612	792	4
diferencias	371	149	416	161	612	792	4
entre	419	149	441	161	612	792	4
el	444	149	451	161	612	792	4
ELM	454	149	477	161	612	792	4
y	480	149	484	161	612	792	4
trabajos	128	163	161	175	612	792	4
previos.	166	163	199	175	612	792	4
Sin	204	163	217	175	612	792	4
embargo,	222	163	261	175	612	792	4
Huang	266	163	295	175	612	792	4
demuestra	299	163	343	175	612	792	4
la	348	163	355	175	612	792	4
capacidad	359	163	401	175	612	792	4
que	405	163	421	175	612	792	4
tiene	425	163	446	175	612	792	4
el	450	163	457	175	612	792	4
ELM	462	163	484	175	612	792	4
para	128	177	146	189	612	792	4
ser	151	177	163	189	612	792	4
un	168	177	179	189	612	792	4
aproximador	184	177	239	189	612	792	4
universal	244	177	282	189	612	792	4
donde	287	177	314	189	612	792	4
los	319	177	331	189	612	792	4
pesos	336	177	359	189	612	792	4
de	365	177	375	189	612	792	4
entrada	380	177	411	189	612	792	4
elegidos	416	177	450	189	612	792	4
al	455	177	462	189	612	792	4
azar	467	177	485	189	612	792	4
pueden	128	191	159	203	612	792	4
ser	162	191	174	203	612	792	4
generados	177	191	220	203	612	792	4
de	223	191	233	203	612	792	4
acuerdo	236	191	270	203	612	792	4
a	273	191	277	203	612	792	4
cualquier	280	191	319	203	612	792	4
distribución	322	191	373	203	612	792	4
de	376	191	386	203	612	792	4
probabilidad	389	191	442	203	612	792	4
continua,	445	191	485	203	612	792	4
sin	128	205	140	217	612	792	4
ningún	143	205	173	217	612	792	4
conocimiento	177	205	235	217	612	792	4
previo	239	205	266	217	612	792	4
[6].	269	205	283	217	612	792	4
Esta	286	205	305	217	612	792	4
asignación	309	205	353	217	612	792	4
aleatoria	357	205	392	217	612	792	4
se	396	205	404	217	612	792	4
puede	408	205	433	217	612	792	4
hacer	437	205	460	217	612	792	4
si	463	205	470	217	612	792	4
las	473	205	484	217	612	792	4
funciones	128	219	169	231	612	792	4
de	173	219	183	231	612	792	4
activación	186	219	229	231	612	792	4
en	233	219	243	231	612	792	4
la	246	219	253	231	612	792	4
capa	257	219	276	231	612	792	4
oculta	279	219	305	231	612	792	4
son	309	219	324	231	612	792	4
inﬁnitamente	328	219	384	231	612	792	4
diferenciables	388	219	446	231	612	792	4
[3,	450	219	460	231	612	792	4
4],	464	219	474	231	612	792	4
la	478	219	485	231	612	792	4
más	128	233	145	245	612	792	4
popular	147	233	180	245	612	792	4
es	183	233	192	245	612	792	4
la	194	233	201	245	612	792	4
una	204	233	220	245	612	792	4
función	222	233	255	245	612	792	4
signoide.	258	233	296	245	612	792	4
En	147	253	160	265	612	792	4
general,	163	253	196	265	612	792	4
las	199	253	210	265	612	792	4
SLFNs	213	253	243	265	612	792	4
estándar	247	253	282	265	612	792	4
con	285	253	301	265	612	792	4
L	304	253	311	265	612	792	4
neuronas	314	253	353	265	612	792	4
en	356	253	367	265	612	792	4
la	370	253	377	265	612	792	4
capa	380	253	399	265	612	792	4
oculta	402	253	428	265	612	792	4
y	431	253	435	265	612	792	4
función	438	253	471	265	612	792	4
de	474	253	485	265	612	792	4
activación	128	267	170	279	612	792	4
,	195	267	197	279	612	792	4
pueden	200	267	231	279	612	792	4
aproximar	234	267	278	279	612	792	4
las	280	267	291	279	612	792	4
N	294	267	303	279	612	792	4
muestras	306	267	343	279	612	792	4
con	346	267	362	279	612	792	4
error	365	267	386	279	612	792	4
cero.	388	267	409	279	612	792	4
∑	147	287	155	298	612	792	4
‖	169	287	175	298	612	792	4
(ec.	456	287	471	299	612	792	4
1)	474	287	482	299	612	792	4
‖	206	287	212	298	612	792	4
2.1	128	311	140	323	612	792	4
Teoría	147	311	178	323	612	792	4
de	181	311	192	323	612	792	4
las	195	311	208	323	612	792	4
máquinas	210	311	256	323	612	792	4
de	259	311	270	323	612	792	4
aprendizaje	273	311	327	323	612	792	4
extremo	330	311	368	323	612	792	4
(ELM)	370	311	403	323	612	792	4
Según	147	331	173	343	612	792	4
Huang	177	331	206	343	612	792	4
[5],	209	331	223	343	612	792	4
la	226	331	233	343	612	792	4
función	237	331	270	343	612	792	4
de	273	331	283	343	612	792	4
salida	287	331	310	343	612	792	4
de	314	331	324	343	612	792	4
una	328	331	343	343	612	792	4
red	347	331	360	343	612	792	4
SLFN	364	331	390	343	612	792	4
con	393	331	409	343	612	792	4
L	413	331	420	343	612	792	4
nodos	424	331	450	343	612	792	4
ocultos	454	331	484	343	612	792	4
puede	128	345	153	357	612	792	4
ser	156	345	168	357	612	792	4
representada	171	345	225	357	612	792	4
por:	228	345	245	357	612	792	4
∑	300	378	315	389	612	792	4
∑	187	415	194	426	612	792	4
(ec.	454	416	470	426	612	792	4
2)	473	416	482	426	612	792	4
Dónde:	147	440	180	453	612	792	4
denota	199	440	229	453	612	792	4
la	234	440	241	453	612	792	4
función	245	440	278	453	612	792	4
de	283	440	293	453	612	792	4
salida	298	440	322	453	612	792	4
del	379	440	391	453	612	792	4
nodo	396	440	419	453	612	792	4
oculto	424	440	451	453	612	792	4
i.	456	440	461	453	612	792	4
Para	466	440	485	453	612	792	4
nodos	128	454	154	467	612	792	4
aditivos	157	454	190	467	612	792	4
con	192	454	208	467	612	792	4
función	211	454	244	467	612	792	4
de	247	454	257	467	612	792	4
activación	259	454	302	467	612	792	4
es	329	454	337	467	612	792	4
definida	340	454	374	467	612	792	4
como:	377	454	404	467	612	792	4
(ec.	454	476	470	486	612	792	4
3)	473	476	482	486	612	792	4
2.2	128	499	141	511	612	792	4
Teoremas	147	499	194	511	612	792	4
de	197	499	208	511	612	792	4
interpolación	211	499	272	511	612	792	4
Para	147	519	166	531	612	792	4
[1]	171	519	182	531	612	792	4
las	187	519	198	531	612	792	4
N	203	518	212	531	612	792	4
muestras	217	519	255	531	612	792	4
distintas	259	519	294	531	612	792	4
,	388	519	391	531	612	792	4
las	396	519	407	531	612	792	4
redes	411	519	434	531	612	792	4
neuronales	439	519	484	531	612	792	4
monocapa	128	532	172	545	612	792	4
de	178	532	188	545	612	792	4
tipo	194	532	211	545	612	792	4
“feedforward”	217	532	279	545	612	792	4
con	285	532	300	545	612	792	4
L	306	532	313	545	612	792	4
nodos	319	532	346	545	612	792	4
ocultos	352	532	383	545	612	792	4
son	388	532	404	545	612	792	4
matemáticamente	410	532	485	545	612	792	4
modeladas	128	547	173	559	612	792	4
como:	176	547	202	559	612	792	4
∑	147	567	155	578	612	792	4
∑	128	609	135	620	612	792	4
(	190	568	195	579	612	792	4
)	204	568	209	579	612	792	4
∑	226	567	234	578	612	792	4
(	268	568	273	579	612	792	4
)	309	568	314	579	612	792	4
(ec.	454	569	470	579	612	792	4
4)	473	569	482	579	612	792	4
Estas	147	594	170	606	612	792	4
SLFNs	175	594	205	606	612	792	4
pueden	209	594	241	606	612	792	4
aproximar	245	594	288	606	612	792	4
estas	293	594	313	606	612	792	4
N	317	593	327	606	612	792	4
muestras	331	594	369	606	612	792	4
con	373	594	389	606	612	792	4
un	393	594	404	606	612	792	4
error	409	594	430	606	612	792	4
medio	434	594	461	606	612	792	4
nulo	465	594	485	606	612	792	4
es	214	608	223	620	612	792	4
decir,	226	608	249	620	612	792	4
existen	252	608	282	620	612	792	4
tal	340	608	350	620	612	792	4
que:	353	608	370	620	612	792	4
‖	150	609	156	620	612	792	4
‖	185	609	191	620	612	792	4
∑	147	630	155	641	612	792	4
(	189	631	194	642	612	792	4
)	231	631	236	642	612	792	4
(ec.	454	632	470	641	612	792	4
5)	473	632	482	641	612	792	4
Las	147	657	162	669	612	792	4
ecuaciones	165	657	211	669	612	792	4
anteriores	214	657	256	669	612	792	4
pueden	258	657	290	669	612	792	4
ser	292	657	305	669	612	792	4
escritas	307	657	338	669	612	792	4
de	341	657	351	669	612	792	4
forma	354	657	380	669	612	792	4
vectorial	382	657	419	669	612	792	4
como:	421	657	448	669	612	792	4
(ec.	457	681	472	693	612	792	4
6)	475	681	483	693	612	792	4
A	128	94	133	105	612	792	5
CTA	133	96	146	105	612	792	5
N	148	94	154	105	612	792	5
OVA	154	96	168	105	612	792	5
;	168	94	170	105	612	792	5
Vol.	172	94	187	105	612	792	5
7,	190	94	198	105	612	792	5
Nº	200	94	209	105	612	792	5
4,	212	94	220	105	612	792	5
septiembre	222	94	266	105	612	792	5
2016,	268	94	291	105	612	792	5
ISSN	293	94	310	105	612	792	5
1683-0768	313	94	358	105	612	792	5
Artículos	392	94	426	105	612	792	5
Científicos	429	94	470	105	612	792	5
·	472	95	475	105	612	792	5
487	475	95	489	106	612	792	5
Dónde:	147	122	183	133	612	792	5
[	204	160	208	171	612	792	5
]	236	160	240	171	612	792	5
[	255	160	259	171	612	792	5
]	408	160	412	171	612	792	5
[	260	214	264	225	612	792	5
]	277	214	281	225	612	792	5
[	334	214	338	225	612	792	5
]	349	214	354	225	612	792	5
2.3	128	253	141	266	612	792	5
Pasos	150	253	177	266	612	792	5
para	180	253	200	266	612	792	5
la	203	253	211	266	612	792	5
implementación	214	253	290	266	612	792	5
del	292	253	307	266	612	792	5
algoritmo	309	253	354	266	612	792	5
Extreme	360	253	400	266	612	792	5
Learning	403	253	445	266	612	792	5
Machine	147	265	188	278	612	792	5
{	388	286	392	297	612	792	5
Para	147	285	166	298	612	792	5
[3].	172	285	186	298	612	792	5
Dado	191	285	215	298	612	792	5
un	221	285	232	298	612	792	5
conjunto	238	285	276	298	612	792	5
de	282	285	292	298	612	792	5
entrenamiento	298	285	360	298	612	792	5
}	198	300	202	311	612	792	5
,	207	299	209	312	612	792	5
una	214	299	229	312	612	792	5
función	233	299	266	312	612	792	5
de	271	299	281	312	612	792	5
salida	285	299	309	312	612	792	5
de	313	299	323	312	612	792	5
los	327	299	340	312	612	792	5
nodos	344	299	370	312	612	792	5
ocultos	375	299	406	312	612	792	5
número	128	313	161	326	612	792	5
de	164	313	174	326	612	792	5
nodos	177	313	203	326	612	792	5
ocultos	206	313	237	326	612	792	5
.	245	313	248	326	612	792	5
,	458	299	460	312	612	792	5
y	465	299	469	312	612	792	5
un	474	299	485	312	612	792	5
Paso	147	333	170	346	612	792	5
1	174	333	178	346	612	792	5
:	178	333	181	346	612	792	5
Generar	184	333	219	346	612	792	5
de	223	333	234	346	612	792	5
forma	237	333	263	346	612	792	5
aleatoria	267	333	303	346	612	792	5
los	306	333	319	346	612	792	5
pesos	323	333	346	346	612	792	5
de	350	333	361	346	612	792	5
los	365	333	377	346	612	792	5
nodos	380	333	407	346	612	792	5
de	411	333	421	346	612	792	5
la	425	333	432	346	612	792	5
capa	436	333	455	346	612	792	5
oculta	459	333	485	346	612	792	5
Paso	147	367	170	380	612	792	5
2	173	367	178	380	612	792	5
:	178	367	181	380	612	792	5
Calcular	183	367	218	380	612	792	5
la	221	367	228	380	612	792	5
matriz	230	367	258	380	612	792	5
de	260	367	270	380	612	792	5
salida	273	367	296	380	612	792	5
de	299	367	309	380	612	792	5
la	312	367	319	380	612	792	5
capa	322	367	341	380	612	792	5
oculta	344	367	369	380	612	792	5
.	380	367	383	380	612	792	5
Paso	147	387	170	400	612	792	5
3	173	387	178	400	612	792	5
:	178	387	181	400	612	792	5
Calcular	183	387	218	400	612	792	5
los	221	387	233	400	612	792	5
pesos	236	387	259	400	612	792	5
de	262	387	272	400	612	792	5
la	275	387	282	400	612	792	5
capa	285	387	304	400	612	792	5
de	306	387	317	400	612	792	5
salida	319	387	343	400	612	792	5
.	353	387	355	400	612	792	5
El	147	428	157	441	612	792	5
algoritmo	161	428	202	441	612	792	5
Extreme	206	428	243	441	612	792	5
Learning	247	428	285	441	612	792	5
Machine	289	428	326	441	612	792	5
puede	330	428	356	441	612	792	5
trabajar	360	428	392	441	612	792	5
con	396	428	412	441	612	792	5
varios	416	428	441	441	612	792	5
tipos	450	428	470	441	612	792	5
de	475	428	485	441	612	792	5
funciones	128	442	169	455	612	792	5
de	172	442	182	455	612	792	5
activación.	185	442	230	455	612	792	5
3	128	473	134	487	612	792	5
Metodología	149	473	219	487	612	792	5
3.1	128	499	141	513	612	792	5
Dataset	147	500	183	512	612	792	5
de	186	500	197	512	612	792	5
entrenamiento	200	500	268	512	612	792	5
La	147	520	158	533	612	792	5
investigación	166	520	222	533	612	792	5
se	230	520	238	533	612	792	5
concentra	246	520	288	533	612	792	5
en	296	520	307	533	612	792	5
el	315	520	322	533	612	792	5
Valle	330	520	351	533	612	792	5
Alto	360	520	378	533	612	792	5
del	387	520	399	533	612	792	5
departamento	407	520	466	533	612	792	5
de	475	520	485	533	612	792	5
Cochabamba.	128	534	186	546	612	792	5
Los	192	534	209	546	612	792	5
datos	215	534	238	546	612	792	5
fueron	245	534	273	546	612	792	5
proporcionados	280	534	347	546	612	792	5
por	354	534	369	546	612	792	5
el	375	534	382	546	612	792	5
Servicio	389	534	423	546	612	792	5
Nacional	430	534	468	546	612	792	5
de	474	534	485	546	612	792	5
Meteorología	128	548	184	560	612	792	5
e	194	548	199	560	612	792	5
Hidrología	208	548	254	560	612	792	5
(SENAMHI),	264	548	322	560	612	792	5
de	332	548	342	560	612	792	5
6	352	548	357	560	612	792	5
estaciones	367	548	410	560	612	792	5
meteorológicas	420	548	484	560	612	792	5
automatizadas	128	562	188	575	612	792	5
que	193	562	208	575	612	792	5
se	213	562	222	575	612	792	5
encuentran	226	562	273	575	612	792	5
en	278	562	288	575	612	792	5
las	293	562	304	575	612	792	5
poblaciones	309	562	360	575	612	792	5
de	364	562	374	575	612	792	5
Tarata,	379	562	408	575	612	792	5
Arbieto,	413	562	448	575	612	792	5
Punata,	453	562	485	575	612	792	5
Cliza	128	576	149	588	612	792	5
y	151	576	156	588	612	792	5
San	159	576	174	588	612	792	5
Benito	177	576	205	588	612	792	5
(Figura	208	576	238	588	612	792	5
2).	241	576	252	588	612	792	5
488·	128	94	145	106	612	792	6
Riabani	148	95	178	105	612	792	6
F.	180	95	188	105	612	792	6
et	190	95	197	105	612	792	6
al.:	199	95	210	105	612	792	6
Sistema	213	95	239	105	612	792	6
de	241	95	250	105	612	792	6
inteligencia	252	95	291	105	612	792	6
artificial	293	95	321	105	612	792	6
para	323	95	338	105	612	792	6
la	340	95	346	105	612	792	6
predicción	348	95	385	105	612	792	6
temprana	387	95	420	105	612	792	6
de	422	95	431	105	612	792	6
heladas	433	95	458	105	612	792	6
…	460	95	469	105	612	792	6
Figura	142	311	169	323	612	792	6
2:	172	311	180	323	612	792	6
Zona	191	311	213	323	612	792	6
de	216	311	226	323	612	792	6
intervención	229	311	283	323	612	792	6
de	286	311	297	323	612	792	6
la	300	311	307	323	612	792	6
investigación	310	311	367	323	612	792	6
El	147	343	157	355	612	792	6
periodo	160	343	194	355	612	792	6
de	197	343	207	355	612	792	6
Colecta	210	343	242	355	612	792	6
de	245	343	255	355	612	792	6
datos	259	343	281	355	612	792	6
corresponde	285	343	338	355	612	792	6
a	341	343	346	355	612	792	6
diciembre	349	343	391	355	612	792	6
de	394	343	404	355	612	792	6
2011	407	343	428	355	612	792	6
hasta	431	343	453	355	612	792	6
agosto	456	343	484	355	612	792	6
de	128	357	138	369	612	792	6
2015,	141	357	164	369	612	792	6
se	168	357	176	369	612	792	6
tienen	180	357	206	369	612	792	6
1.360	209	357	233	369	612	792	6
días	236	357	252	369	612	792	6
observados.	256	357	307	369	612	792	6
El	310	357	320	369	612	792	6
tiempo	323	357	353	369	612	792	6
entre	357	357	378	369	612	792	6
mediciones	382	357	430	369	612	792	6
que	433	357	449	369	612	792	6
realizan	452	357	485	369	612	792	6
las	128	371	139	383	612	792	6
estaciones	145	371	188	383	612	792	6
meteorológicas	195	371	259	383	612	792	6
es	266	371	274	383	612	792	6
de	281	371	291	383	612	792	6
15	297	371	307	383	612	792	6
min,	314	371	333	383	612	792	6
como	339	371	364	383	612	792	6
resultado	370	371	409	383	612	792	6
se	415	371	424	383	612	792	6
obtienen	430	371	468	383	612	792	6
96	474	371	484	383	612	792	6
mediciones	128	385	176	397	612	792	6
por	179	385	194	397	612	792	6
día,	197	385	212	397	612	792	6
lo	215	385	223	397	612	792	6
que	226	385	242	397	612	792	6
nos	245	385	260	397	612	792	6
proporciona	263	385	316	397	612	792	6
entre	319	385	341	397	612	792	6
todos	344	385	368	397	612	792	6
los	371	385	383	397	612	792	6
días	386	385	403	397	612	792	6
observados	406	385	454	397	612	792	6
y	457	385	462	397	612	792	6
las	465	385	476	397	612	792	6
6	479	385	484	397	612	792	6
estaciones	128	399	171	411	612	792	6
un	174	399	185	411	612	792	6
dataset	187	399	217	411	612	792	6
de	220	399	230	411	612	792	6
179.320	232	399	266	411	612	792	6
mediciones.	269	399	319	411	612	792	6
3.2	128	423	141	436	612	792	6
Dataset	147	423	183	436	612	792	6
de	186	423	197	436	612	792	6
validación	200	423	248	436	612	792	6
Para	147	443	166	456	612	792	6
validar	169	443	197	456	612	792	6
el	201	443	208	456	612	792	6
modelo	211	443	243	456	612	792	6
y	246	443	251	456	612	792	6
demostrar	254	443	297	456	612	792	6
la	300	443	307	456	612	792	6
alta	310	443	324	456	612	792	6
capacidad	327	443	369	456	612	792	6
de	372	443	382	456	612	792	6
adaptación	385	443	431	456	612	792	6
del	434	443	447	456	612	792	6
ELM	450	443	473	456	612	792	6
se	476	443	484	456	612	792	6
utilizaran	128	457	167	470	612	792	6
dos	170	457	185	470	612	792	6
nuevas	189	457	218	470	612	792	6
estaciones	221	457	264	470	612	792	6
meteorológicas	268	457	332	470	612	792	6
la	336	457	343	470	612	792	6
primera	346	457	379	470	612	792	6
ubicada	382	457	415	470	612	792	6
en	418	457	428	470	612	792	6
la	432	457	439	470	612	792	6
población	442	457	484	470	612	792	6
de	128	471	138	484	612	792	6
Tiquipaya	143	471	185	484	612	792	6
(valle)	190	471	216	484	612	792	6
y	221	471	226	484	612	792	6
la	231	471	238	484	612	792	6
segunda	243	471	278	484	612	792	6
en	283	471	293	484	612	792	6
la	299	471	306	484	612	792	6
población	311	471	353	484	612	792	6
de	359	471	369	484	612	792	6
Arque	374	471	401	484	612	792	6
(zona	406	471	430	484	612	792	6
andina)	435	471	466	484	612	792	6
del	472	471	484	484	612	792	6
departamento	128	485	187	498	612	792	6
de	189	485	200	498	612	792	6
Cochabamba	202	485	258	498	612	792	6
(Figura	261	485	291	498	612	792	6
3).	294	485	305	498	612	792	6
A	128	94	133	105	612	792	7
CTA	133	96	146	105	612	792	7
N	148	94	154	105	612	792	7
OVA	154	96	168	105	612	792	7
;	168	94	170	105	612	792	7
Vol.	172	94	187	105	612	792	7
7,	190	94	198	105	612	792	7
Nº	200	94	209	105	612	792	7
4,	212	94	220	105	612	792	7
septiembre	222	94	266	105	612	792	7
2016,	268	94	291	105	612	792	7
ISSN	293	94	310	105	612	792	7
1683-0768	313	94	358	105	612	792	7
Figura	142	315	169	327	612	792	7
3:	172	315	180	327	612	792	7
Artículos	392	94	426	105	612	792	7
Científicos	429	94	470	105	612	792	7
·	472	95	475	105	612	792	7
489	475	95	489	106	612	792	7
Figura	191	315	219	327	612	792	7
3:	222	315	230	327	612	792	7
Zona	233	315	255	327	612	792	7
de	257	315	268	327	612	792	7
intervención	271	315	325	327	612	792	7
de	328	315	338	327	612	792	7
la	341	315	349	327	612	792	7
investigación	352	315	409	327	612	792	7
-	412	315	417	327	612	792	7
Validación	420	315	465	327	612	792	7
Las	147	347	162	359	612	792	7
variables	165	347	202	359	612	792	7
de	205	347	215	359	612	792	7
estudio	218	347	248	359	612	792	7
en	251	347	261	359	612	792	7
la	264	347	271	359	612	792	7
investigación	274	347	329	359	612	792	7
son:	332	347	350	359	612	792	7
	167	365	172	379	612	792	7
Temperatura	185	367	240	379	612	792	7
relativa	243	367	274	379	612	792	7
	167	385	172	399	612	792	7
Radiación	185	387	227	399	612	792	7
Solar	230	387	252	399	612	792	7
	167	405	172	419	612	792	7
Viento	185	407	214	419	612	792	7
	167	425	172	439	612	792	7
Humedad	185	427	228	439	612	792	7
	167	445	172	459	612	792	7
Precipitación	185	447	241	459	612	792	7
El	147	467	157	479	612	792	7
motivo	160	467	191	479	612	792	7
para	194	467	212	479	612	792	7
el	215	467	222	479	612	792	7
manejo	225	467	256	479	612	792	7
de	259	467	269	479	612	792	7
todas	272	467	295	479	612	792	7
estas	298	467	318	479	612	792	7
variables	321	467	358	479	612	792	7
para	361	467	379	479	612	792	7
entrenar	382	467	418	479	612	792	7
la	421	467	428	479	612	792	7
red	430	467	444	479	612	792	7
neuronal	447	467	485	479	612	792	7
con	128	481	143	493	612	792	7
el	148	481	156	493	612	792	7
algoritmo	161	481	202	493	612	792	7
de	207	481	217	493	612	792	7
ELM	227	481	250	493	612	792	7
y	255	481	259	493	612	792	7
no	264	481	276	493	612	792	7
solo	281	481	298	493	612	792	7
utilizar	304	481	333	493	612	792	7
la	338	481	345	493	612	792	7
temperatura,	350	481	403	493	612	792	7
se	409	481	417	493	612	792	7
debe	422	481	442	493	612	792	7
a	448	481	452	493	612	792	7
que	457	481	472	493	612	792	7
la	477	481	484	493	612	792	7
radiación	128	495	167	507	612	792	7
y	169	495	174	507	612	792	7
el	177	495	184	507	612	792	7
viento	187	495	214	507	612	792	7
son	216	495	232	507	612	792	7
factores	235	495	268	507	612	792	7
que	271	495	287	507	612	792	7
favorecen	289	495	331	507	612	792	7
la	334	495	341	507	612	792	7
ocurrencia	344	495	388	507	612	792	7
de	391	495	401	507	612	792	7
una	404	495	420	507	612	792	7
helada,	423	495	452	507	612	792	7
debido	455	495	484	507	612	792	7
al	128	509	135	521	612	792	7
balance	137	509	169	521	612	792	7
regional	172	509	206	521	612	792	7
de	209	509	219	521	612	792	7
radiación	221	509	260	521	612	792	7
[7]	263	509	274	521	612	792	7
como	277	509	301	521	612	792	7
se	304	509	313	521	612	792	7
ve	316	509	325	521	612	792	7
en	328	509	338	521	612	792	7
las	341	509	352	521	612	792	7
figuras	355	509	383	521	612	792	7
4	386	509	391	521	612	792	7
y	394	509	398	521	612	792	7
5.	401	509	409	521	612	792	7
490·	128	94	145	106	612	792	8
Riabani	148	95	178	105	612	792	8
F.	180	95	188	105	612	792	8
et	190	95	197	105	612	792	8
al.:	199	95	210	105	612	792	8
Sistema	213	95	239	105	612	792	8
de	241	95	250	105	612	792	8
inteligencia	252	95	291	105	612	792	8
artificial	293	95	321	105	612	792	8
para	323	95	338	105	612	792	8
la	340	95	346	105	612	792	8
predicción	348	95	385	105	612	792	8
temprana	387	95	420	105	612	792	8
de	422	95	431	105	612	792	8
heladas	433	95	458	105	612	792	8
…	460	95	469	105	612	792	8
Figura	142	263	169	275	612	792	8
4:	172	263	180	275	612	792	8
Las	194	263	209	275	612	792	8
nubes	211	263	238	275	612	792	8
reintegran	241	263	286	275	612	792	8
calor	289	263	310	275	612	792	8
a	313	263	318	275	612	792	8
la	321	263	328	275	612	792	8
tierra	331	263	355	275	612	792	8
y	357	263	362	275	612	792	8
disminuyen	365	263	415	275	612	792	8
la	418	263	426	275	612	792	8
ocurrencia	142	277	188	289	612	792	8
de	191	277	201	289	612	792	8
heladas	204	277	237	289	612	792	8
Figura	142	454	169	465	612	792	8
5:	172	454	180	465	612	792	8
Cielo	191	454	214	465	612	792	8
despejado	216	454	261	465	612	792	8
aumenta	264	454	302	465	612	792	8
la	305	454	312	465	612	792	8
radiación	315	454	355	465	612	792	8
de	358	454	369	465	612	792	8
calor	372	454	393	465	612	792	8
de	396	454	407	465	612	792	8
suelo	409	454	433	465	612	792	8
hacia	435	454	458	465	612	792	8
el	461	454	469	465	612	792	8
espacio	142	467	175	479	612	792	8
La	147	499	158	511	612	792	8
lluvia	161	499	184	511	612	792	8
y	186	499	191	511	612	792	8
la	194	499	201	511	612	792	8
humedad	203	499	243	511	612	792	8
determinan	246	499	294	511	612	792	8
el	297	499	304	511	612	792	8
tipo	306	499	324	511	612	792	8
de	326	499	336	511	612	792	8
helada	339	499	366	511	612	792	8
que	369	499	384	511	612	792	8
se	387	499	396	511	612	792	8
producirá	398	499	440	511	612	792	8
[7].	442	499	456	511	612	792	8
3.3	128	523	141	536	612	792	8
Scipy	147	523	173	536	612	792	8
Es	147	543	159	556	612	792	8
una	162	543	178	556	612	792	8
librería	182	543	211	556	612	792	8
para	215	543	233	556	612	792	8
la	237	543	244	556	612	792	8
programación	248	543	307	556	612	792	8
científica	311	543	349	556	612	792	8
que	353	543	369	556	612	792	8
comenzó	372	543	411	556	612	792	8
su	415	543	425	556	612	792	8
desarrollo	428	543	471	556	612	792	8
en	474	543	485	556	612	792	8
2001	128	557	148	570	612	792	8
está	151	557	168	570	612	792	8
escrita	171	557	198	570	612	792	8
en	201	557	211	570	612	792	8
Python.	214	557	247	570	612	792	8
SciPy	250	557	273	570	612	792	8
es	276	557	285	570	612	792	8
una	288	557	303	570	612	792	8
expansión	306	557	349	570	612	792	8
de	352	557	362	570	612	792	8
NumPy,	365	557	401	570	612	792	8
que	404	557	419	570	612	792	8
integra	422	557	451	570	612	792	8
nuevos	454	557	484	570	612	792	8
paquetes	128	571	165	584	612	792	8
para	168	571	186	584	612	792	8
el	189	571	196	584	612	792	8
tratamiento	200	571	249	584	612	792	8
científico	252	571	291	584	612	792	8
de	294	571	304	584	612	792	8
datos.	307	571	332	584	612	792	8
Integra	336	571	366	584	612	792	8
gran	369	571	388	584	612	792	8
cantidad	391	571	427	584	612	792	8
de	430	571	440	584	612	792	8
funciones	443	571	484	584	612	792	8
de	128	585	138	598	612	792	8
procesamiento	144	585	206	598	612	792	8
de	213	585	223	598	612	792	8
imágenes,	229	585	270	598	612	792	8
procesado	276	585	320	598	612	792	8
de	326	585	336	598	612	792	8
la	342	585	349	598	612	792	8
señal,	356	585	379	598	612	792	8
estadística,	385	585	431	598	612	792	8
integración	437	585	484	598	612	792	8
numérica.	128	599	169	612	612	792	8
A	128	94	133	105	612	792	9
CTA	133	96	146	105	612	792	9
N	148	94	154	105	612	792	9
OVA	154	96	168	105	612	792	9
;	168	94	170	105	612	792	9
Vol.	172	94	187	105	612	792	9
7,	190	94	198	105	612	792	9
Nº	200	94	209	105	612	792	9
4,	212	94	220	105	612	792	9
septiembre	222	94	266	105	612	792	9
2016,	268	94	291	105	612	792	9
ISSN	293	94	310	105	612	792	9
1683-0768	313	94	358	105	612	792	9
4	128	119	134	134	612	792	9
Artículos	392	94	426	105	612	792	9
Científicos	429	94	470	105	612	792	9
·	472	95	475	105	612	792	9
491	475	95	489	106	612	792	9
Resultados	149	119	210	134	612	792	9
Diseño	147	141	181	154	612	792	9
y	188	141	194	154	612	792	9
entrenamiento	201	141	269	154	612	792	9
de	276	141	288	154	612	792	9
un	295	141	307	154	612	792	9
SLFN	315	141	344	154	612	792	9
con	351	141	368	154	612	792	9
el	376	141	384	154	612	792	9
algoritmo	391	141	437	154	612	792	9
Extreme	445	141	485	154	612	792	9
Learning	128	155	170	168	612	792	9
Machine	173	155	214	168	612	792	9
(ELM)	216	155	249	168	612	792	9
En	147	175	160	188	612	792	9
el	166	175	173	188	612	792	9
proceso	179	175	213	188	612	792	9
de	219	175	229	188	612	792	9
preparación	235	175	286	188	612	792	9
e	292	175	296	188	612	792	9
integración	302	175	350	188	612	792	9
de	356	175	366	188	612	792	9
los	372	175	384	188	612	792	9
datos	390	175	413	188	612	792	9
meteorológicos	419	175	484	188	612	792	9
Conforme	128	189	172	202	612	792	9
con	175	189	190	202	612	792	9
las	193	189	204	202	612	792	9
convenciones	207	189	265	202	612	792	9
de	268	189	278	202	612	792	9
inteligencia	281	189	329	202	612	792	9
artificial	332	189	366	202	612	792	9
los	369	189	381	202	612	792	9
datos	384	189	407	202	612	792	9
fueron	410	189	438	202	612	792	9
sometidos	441	189	484	202	612	792	9
a	128	203	132	216	612	792	9
un	136	203	147	216	612	792	9
proceso	150	203	184	216	612	792	9
de	188	203	198	216	612	792	9
preparación	202	203	252	216	612	792	9
e	256	203	260	216	612	792	9
integración,	264	203	313	216	612	792	9
en	317	203	327	216	612	792	9
conformidad	331	203	386	216	612	792	9
a	390	203	394	216	612	792	9
las	398	203	409	216	612	792	9
convenciones	413	203	471	216	612	792	9
de	474	203	484	216	612	792	9
Machime	128	217	167	230	612	792	9
Learning.	171	217	211	230	612	792	9
El	218	217	228	230	612	792	9
resultado	231	217	270	230	612	792	9
final	274	217	292	230	612	792	9
del	296	217	309	230	612	792	9
proceso	312	217	346	230	612	792	9
es	349	217	358	230	612	792	9
un	361	217	372	230	612	792	9
dataset	376	217	406	230	612	792	9
de	409	217	419	230	612	792	9
entrenamiento	423	217	485	230	612	792	9
con	128	231	143	244	612	792	9
178.450	153	231	186	244	612	792	9
mediciones	195	231	243	244	612	792	9
meteorológicas	252	231	316	244	612	792	9
sin	325	231	338	244	612	792	9
datos	347	231	369	244	612	792	9
faltantes	379	231	414	244	612	792	9
ni	423	231	431	244	612	792	9
aberrantes	441	231	484	244	612	792	9
principalmente	128	245	191	258	612	792	9
ocasionados	200	245	251	258	612	792	9
por	260	245	275	258	612	792	9
fallas	283	245	305	258	612	792	9
en	313	245	323	258	612	792	9
las	332	245	342	258	612	792	9
estaciones	351	245	394	258	612	792	9
meteriologicas	402	245	464	258	612	792	9
del	472	245	485	258	612	792	9
SENAMHI,	128	259	180	272	612	792	9
también	185	259	220	272	612	792	9
se	225	259	234	272	612	792	9
preparó	240	259	273	272	612	792	9
un	278	259	289	272	612	792	9
segundo	295	259	331	272	612	792	9
dataset	336	259	366	272	612	792	9
de	371	259	381	272	612	792	9
validación	387	259	430	272	612	792	9
con	435	259	451	272	612	792	9
14.535	456	259	485	272	612	792	9
mediciones	128	273	176	286	612	792	9
meteorológicas.	178	273	245	286	612	792	9
En	147	293	160	306	612	792	9
un	165	293	176	306	612	792	9
análisis	181	293	211	306	612	792	9
exploratorio	215	293	268	306	612	792	9
de	272	293	282	306	612	792	9
los	287	293	299	306	612	792	9
dos	304	293	319	306	612	792	9
Dataset	324	293	356	306	612	792	9
se	361	293	370	306	612	792	9
obtuvieron	374	293	421	306	612	792	9
los	426	293	438	306	612	792	9
siguientes	443	293	484	306	612	792	9
resultados:	128	307	173	320	612	792	9
Tabla	147	340	171	351	612	792	9
1.	174	340	183	351	612	792	9
Análisis	184	340	218	351	612	792	9
exploratorio	221	340	274	351	612	792	9
de	277	340	288	351	612	792	9
mediciones	291	340	340	351	612	792	9
meteorológicas	343	340	410	351	612	792	9
Dataset	142	360	167	370	612	792	9
Entrenamiento	142	395	189	406	612	792	9
Validación	142	463	176	473	612	792	9
Parámetro	218	360	252	370	612	792	9
Temperatura	277	360	319	370	612	792	9
C	294	370	303	381	612	792	9
Radiación	342	360	374	370	612	792	9
W	354	370	361	381	612	792	9
Humedad	398	360	430	370	612	792	9
relativa	402	370	426	381	612	792	9
%	411	381	417	391	612	792	9
Viento	454	360	474	370	612	792	9
km	454	372	464	383	612	792	9
h	466	372	470	383	612	792	9
-1	470	373	474	379	612	792	9
Mínima	214	395	238	406	612	792	9
-3	288	395	294	406	612	792	9
0,78	358	395	372	406	612	792	9
13,90	405	395	423	406	612	792	9
0,30	458	395	473	406	612	792	9
Máxima	214	410	239	420	612	792	9
30	286	410	295	420	612	792	9
29,78	354	410	372	420	612	792	9
99,50	405	410	423	420	612	792	9
4,88	458	410	473	420	612	792	9
Media	214	424	234	434	612	792	9
18	286	424	295	434	612	792	9
17,33	354	424	372	434	612	792	9
66,47	405	424	423	434	612	792	9
2,4	458	424	469	434	612	792	9
Desv.	214	438	232	449	612	792	9
estándar	214	449	242	459	612	792	9
6,28	290	438	305	449	612	792	9
0,94	358	438	372	449	612	792	9
12,64	405	438	423	449	612	792	9
0,94	458	438	473	449	612	792	9
Mínima	214	463	238	473	612	792	9
-2	288	463	294	473	612	792	9
1,86	358	463	372	473	612	792	9
7,10	409	463	423	473	612	792	9
0,35	458	463	473	473	612	792	9
Máxima	214	477	239	488	612	792	9
30	286	477	295	488	612	792	9
26,40	354	477	372	488	612	792	9
87,90	405	477	423	488	612	792	9
4,35	458	477	473	488	612	792	9
Media	214	492	234	502	612	792	9
19	286	492	295	502	612	792	9
18,04	354	492	372	502	612	792	9
63,66	405	492	423	502	612	792	9
2,38	458	492	473	502	612	792	9
4,77	358	506	372	516	612	792	9
12,58	405	506	423	516	612	792	9
0,91	458	506	473	516	612	792	9
Desv.	214	506	232	516	612	792	9
estándar	214	516	242	527	612	792	9
5,89	290	506	305	516	612	792	9
Como	147	549	174	561	612	792	9
se	181	549	190	561	612	792	9
mencionó	197	549	239	561	612	792	9
en	246	549	257	561	612	792	9
la	263	549	270	561	612	792	9
introducción	277	549	332	561	612	792	9
del	339	549	351	561	612	792	9
trabajo,	358	549	390	561	612	792	9
en	397	549	407	561	612	792	9
este	414	549	431	561	612	792	9
trabajo	438	549	468	561	612	792	9
de	475	549	485	561	612	792	9
investigación	128	563	183	575	612	792	9
se	186	563	195	575	612	792	9
demuestra	198	563	242	575	612	792	9
que	245	563	261	575	612	792	9
con	264	563	279	575	612	792	9
una	283	563	298	575	612	792	9
estructura	301	563	344	575	612	792	9
de	347	563	357	575	612	792	9
red	360	563	374	575	612	792	9
neuronal	377	563	415	575	612	792	9
mono	418	563	443	575	612	792	9
capa	446	563	466	575	612	792	9
con	469	563	485	575	612	792	9
propagación	128	577	180	589	612	792	9
hacia	188	577	209	589	612	792	9
adelante,	216	577	254	589	612	792	9
utilizando	261	577	303	589	612	792	9
el	310	577	317	589	612	792	9
algoritmo	325	577	366	589	612	792	9
de	373	577	383	589	612	792	9
ELM	390	577	413	589	612	792	9
(Figura	420	577	451	589	612	792	9
6),	458	577	469	589	612	792	9
se	476	577	485	589	612	792	9
consiguen	128	591	171	603	612	792	9
altos	174	591	193	603	612	792	9
niveles	196	591	225	603	612	792	9
de	228	591	238	603	612	792	9
generalización	241	591	301	603	612	792	9
similares	304	591	341	603	612	792	9
o	344	591	350	603	612	792	9
superiores	353	591	397	603	612	792	9
a	399	591	404	603	612	792	9
otros	407	591	429	603	612	792	9
algoritmos	432	591	477	603	612	792	9
y	480	591	485	603	612	792	9
estructuras	128	605	174	617	612	792	9
de	177	605	187	617	612	792	9
redes	189	605	212	617	612	792	9
neuronales.	215	605	263	617	612	792	9
492·	128	94	145	106	612	792	10
Riabani	148	95	178	105	612	792	10
F.	180	95	188	105	612	792	10
et	190	95	197	105	612	792	10
al.:	199	95	210	105	612	792	10
Sistema	213	95	239	105	612	792	10
de	241	95	250	105	612	792	10
inteligencia	252	95	291	105	612	792	10
artificial	293	95	321	105	612	792	10
para	323	95	338	105	612	792	10
la	340	95	346	105	612	792	10
predicción	348	95	385	105	612	792	10
temprana	387	95	420	105	612	792	10
de	422	95	431	105	612	792	10
heladas	433	95	458	105	612	792	10
…	460	95	469	105	612	792	10
RED	269	124	283	132	612	792	10
NEURONAL	285	124	324	132	612	792	10
-	326	124	328	132	612	792	10
SLFN	330	124	347	132	612	792	10
ENTRADAS:	163	125	202	134	612	792	10
Mediciones	163	135	202	144	612	792	10
Temperaturas	159	145	207	154	612	792	10
Capa	241	143	258	152	612	792	10
Oculta	260	143	282	152	612	792	10
W	211	160	218	168	612	792	10
x1	165	166	173	174	612	792	10
W	297	154	305	163	612	792	10
(1)	219	157	226	164	612	792	10
(2)	305	151	313	158	612	792	10
Capa	323	143	340	152	612	792	10
de	341	143	350	152	612	792	10
Salida	352	143	372	152	612	792	10
SALIDAS:	414	125	444	134	612	792	10
Temperaturas	405	135	452	144	612	792	10
calculadas	411	145	446	154	612	792	10
y1	431	166	439	174	612	792	10
x2	165	190	173	198	612	792	10
Y	449	194	457	210	612	792	10
...	409	213	417	219	612	792	10
...	343	213	351	219	612	792	10
...	249	213	257	219	612	792	10
...	183	210	191	216	612	792	10
y2	431	190	439	198	612	792	10
x3	165	225	173	233	612	792	10
y3	431	235	439	243	612	792	10
+1	175	252	183	260	612	792	10
Figura	142	297	169	309	612	792	10
6:	172	297	180	309	612	792	10
Esquema	191	297	231	309	612	792	10
red	233	297	248	309	612	792	10
de	251	297	261	309	612	792	10
trabajo.	264	297	298	309	612	792	10
Los	147	328	163	341	612	792	10
resultados	168	328	210	341	612	792	10
obtenidos	215	328	257	341	612	792	10
en	261	328	271	341	612	792	10
la	275	328	282	341	612	792	10
fase	286	328	303	341	612	792	10
de	307	328	317	341	612	792	10
entrenamiento	321	328	383	341	612	792	10
del	387	328	400	341	612	792	10
modelo	404	328	436	341	612	792	10
se	440	328	449	341	612	792	10
pueden	453	328	484	341	612	792	10
apreciar	128	342	161	355	612	792	10
en	167	342	178	355	612	792	10
la	184	342	191	355	612	792	10
Figura	197	342	224	355	612	792	10
7,	230	342	238	355	612	792	10
donde,	244	342	273	355	612	792	10
la	280	342	287	355	612	792	10
línea	293	342	313	355	612	792	10
negra	319	342	342	355	612	792	10
representa	348	342	392	355	612	792	10
el	398	342	406	355	612	792	10
valor	412	342	433	355	612	792	10
real	439	342	455	355	612	792	10
de	461	342	471	355	612	792	10
la	477	342	484	355	612	792	10
temperatura	128	356	179	369	612	792	10
y	182	356	187	369	612	792	10
los	190	356	202	369	612	792	10
puntos	205	356	234	369	612	792	10
rojos	237	356	259	369	612	792	10
representan	262	356	311	369	612	792	10
el	315	356	322	369	612	792	10
valor	325	356	346	369	612	792	10
de	349	356	359	369	612	792	10
temperatura	362	356	414	369	612	792	10
calculado	417	356	456	369	612	792	10
por	459	356	474	369	612	792	10
la	477	356	484	369	612	792	10
red	128	370	141	383	612	792	10
neuronal	144	370	182	383	612	792	10
entrenada	184	370	226	383	612	792	10
con	229	370	245	383	612	792	10
el	247	370	254	383	612	792	10
algoritmo	257	370	298	383	612	792	10
ELM.	301	370	326	383	612	792	10
Figura	142	606	169	618	612	792	10
7:	172	606	180	618	612	792	10
Resultados	191	606	239	618	612	792	10
Dataset	242	606	275	618	612	792	10
de	278	606	288	618	612	792	10
entrenamiento	291	606	355	618	612	792	10
Podemos	147	637	187	650	612	792	10
notar	192	637	214	650	612	792	10
que	218	637	234	650	612	792	10
los	238	637	250	650	612	792	10
puntos	254	637	283	650	612	792	10
se	287	637	296	650	612	792	10
encuentran	300	637	347	650	612	792	10
dispersos	352	637	391	650	612	792	10
alrededor	395	637	435	650	612	792	10
de	439	637	449	650	612	792	10
la	453	637	460	650	612	792	10
línea	465	637	484	650	612	792	10
negra	128	651	151	664	612	792	10
central	157	651	186	664	612	792	10
que	192	651	207	664	612	792	10
corresponde	214	651	267	664	612	792	10
a	273	651	277	664	612	792	10
la	283	651	290	664	612	792	10
intersección	297	651	348	664	612	792	10
del	354	651	367	664	612	792	10
valor	373	651	394	664	612	792	10
medido	400	651	433	664	612	792	10
y	439	651	444	664	612	792	10
el	450	651	457	664	612	792	10
valor	463	651	485	664	612	792	10
calculado	128	665	167	678	612	792	10
por	170	665	185	678	612	792	10
la	188	665	195	678	612	792	10
red	197	665	211	678	612	792	10
neuronal,	214	665	254	678	612	792	10
con	257	665	272	678	612	792	10
un	275	665	286	678	612	792	10
factor	289	665	314	678	612	792	10
de	317	665	327	678	612	792	10
correlación	330	665	377	678	612	792	10
de	380	665	390	678	612	792	10
Pearson	393	665	427	678	612	792	10
r	430	665	433	678	612	792	10
=	436	665	444	678	612	792	10
0.9741	446	665	474	678	612	792	10
A	128	94	133	105	612	792	11
CTA	133	96	146	105	612	792	11
N	148	94	154	105	612	792	11
OVA	154	96	168	105	612	792	11
;	168	94	170	105	612	792	11
Vol.	172	94	187	105	612	792	11
7,	190	94	198	105	612	792	11
Nº	200	94	209	105	612	792	11
4,	212	94	220	105	612	792	11
septiembre	222	94	266	105	612	792	11
2016,	268	94	291	105	612	792	11
ISSN	293	94	310	105	612	792	11
1683-0768	313	94	358	105	612	792	11
Artículos	392	94	426	105	612	792	11
Científicos	429	94	470	105	612	792	11
·	472	95	475	105	612	792	11
493	475	95	489	106	612	792	11
En	147	121	160	133	612	792	11
la	163	121	170	133	612	792	11
figura	173	121	198	133	612	792	11
8	201	121	206	133	612	792	11
se	209	121	218	133	612	792	11
puede	221	121	247	133	612	792	11
apreciar	250	121	284	133	612	792	11
los	287	121	299	133	612	792	11
resultados	302	121	345	133	612	792	11
del	348	121	361	133	612	792	11
dataset	364	121	394	133	612	792	11
de	397	121	407	133	612	792	11
validación	410	121	453	133	612	792	11
para	456	121	474	133	612	792	11
la	477	121	484	133	612	792	11
red	128	135	141	147	612	792	11
neuronal	144	135	182	147	612	792	11
SLFN	184	135	211	147	612	792	11
que	216	135	232	147	612	792	11
ya	234	135	243	147	612	792	11
estaba	246	135	272	147	612	792	11
entrenado	275	135	318	147	612	792	11
con	321	135	336	147	612	792	11
el	339	135	346	147	612	792	11
algoritmo	349	135	390	147	612	792	11
ELM.	393	135	418	147	612	792	11
Figura	142	354	169	366	612	792	11
8:	172	354	180	366	612	792	11
Resultados	191	354	239	366	612	792	11
Dataset	242	354	275	366	612	792	11
de	278	354	288	366	612	792	11
validación.	291	354	338	366	612	792	11
De	147	385	160	398	612	792	11
la	165	385	172	398	612	792	11
figura	176	385	201	398	612	792	11
8	205	385	210	398	612	792	11
se	214	385	223	398	612	792	11
puede	227	385	253	398	612	792	11
concluir	257	385	292	398	612	792	11
que	296	385	312	398	612	792	11
los	316	385	328	398	612	792	11
resultados	333	385	376	398	612	792	11
son	380	385	395	398	612	792	11
mucho	400	385	430	398	612	792	11
más	434	385	451	398	612	792	11
densos	455	385	485	398	612	792	11
alrededor	128	399	168	412	612	792	11
del	171	399	183	412	612	792	11
valor	186	399	207	412	612	792	11
ideal,	210	399	232	412	612	792	11
y	235	399	239	412	612	792	11
un	242	399	253	412	612	792	11
factor	256	399	281	412	612	792	11
de	284	399	294	412	612	792	11
correlación	297	399	344	412	612	792	11
de	347	399	357	412	612	792	11
Pearson	360	399	394	412	612	792	11
r=0.9894.	396	399	439	412	612	792	11
5	128	430	134	444	612	792	11
Conclusiones	149	430	223	444	612	792	11
Como	147	452	174	464	612	792	11
una	179	452	194	464	612	792	11
técnica	199	452	229	464	612	792	11
de	233	452	243	464	612	792	11
aprendizaje,	248	452	299	464	612	792	11
el	303	452	310	464	612	792	11
algoritmo	315	452	356	464	612	792	11
de	361	452	371	464	612	792	11
ELM	376	452	399	464	612	792	11
ha	403	452	414	464	612	792	11
demostrado	418	452	469	464	612	792	11
un	474	452	485	464	612	792	11
buen	128	466	149	478	612	792	11
potencial	156	466	195	478	612	792	11
para	202	466	220	478	612	792	11
resolver	227	466	261	478	612	792	11
problemas	268	466	312	478	612	792	11
de	319	466	329	478	612	792	11
clasificación.	336	466	390	478	612	792	11
Así,	397	466	414	478	612	792	11
las	421	466	432	478	612	792	11
principales	439	466	484	478	612	792	11
conclusiones	128	480	182	492	612	792	11
que	185	480	200	492	612	792	11
se	203	480	212	492	612	792	11
han	215	480	230	492	612	792	11
podido	233	480	263	492	612	792	11
sacar	266	480	287	492	612	792	11
son	290	480	305	492	612	792	11
las	308	480	319	492	612	792	11
siguientes:	322	480	366	492	612	792	11
	128	498	133	512	612	792	11
La	142	500	153	512	612	792	11
velocidad	156	500	196	512	612	792	11
de	200	500	210	512	612	792	11
aprendizaje	213	500	262	512	612	792	11
de	265	500	275	512	612	792	11
la	279	500	286	512	612	792	11
red	289	500	303	512	612	792	11
neuronal	306	500	344	512	612	792	11
del	347	500	360	512	612	792	11
tipo	363	500	380	512	612	792	11
SLFN	384	500	410	512	612	792	11
con	414	500	429	512	612	792	11
el	433	500	440	512	612	792	11
algoritmo	444	500	485	512	612	792	11
ELM	142	514	164	526	612	792	11
es	167	514	176	526	612	792	11
extremadamente	179	514	249	526	612	792	11
alta.	252	514	269	526	612	792	11
	128	532	133	546	612	792	11
Tiene	142	534	166	546	612	792	11
un	169	534	180	546	612	792	11
bajo	182	534	201	546	612	792	11
consumo	203	534	243	546	612	792	11
de	245	534	255	546	612	792	11
recursos	258	534	294	546	612	792	11
de	296	534	307	546	612	792	11
hardware.	309	534	351	546	612	792	11
	128	552	133	566	612	792	11
Destaca	142	554	176	566	612	792	11
por	182	554	197	566	612	792	11
su	204	554	213	566	612	792	11
simplicidad,	220	554	270	566	612	792	11
se	277	554	286	566	612	792	11
ha	292	554	302	566	612	792	11
demostrado	309	554	360	566	612	792	11
cómo	366	554	391	566	612	792	11
una	397	554	413	566	612	792	11
red	419	554	433	566	612	792	11
puede	440	554	465	566	612	792	11
ser	472	554	484	566	612	792	11
entrenada	142	568	184	580	612	792	11
con	186	568	202	580	612	792	11
pocos	205	568	230	580	612	792	11
pasos.	233	568	259	580	612	792	11
	128	586	133	600	612	792	11
El	142	588	151	600	612	792	11
algoritmo	155	588	196	600	612	792	11
permite	199	588	231	600	612	792	11
una	235	588	250	600	612	792	11
gran	253	588	272	600	612	792	11
capacidad	275	588	317	600	612	792	11
de	320	588	330	600	612	792	11
generalización	333	588	394	600	612	792	11
a	397	588	401	600	612	792	11
la	404	588	411	600	612	792	11
hora	414	588	434	600	612	792	11
de	437	588	447	600	612	792	11
afrontar	450	588	484	600	612	792	11
problemas	142	602	186	614	612	792	11
de	190	602	200	614	612	792	11
clasificación.	204	602	258	614	612	792	11
Se	262	602	272	614	612	792	11
ha	275	602	286	614	612	792	11
podido	289	602	320	614	612	792	11
observar	324	602	360	614	612	792	11
que	364	602	380	614	612	792	11
aumentando	383	602	437	614	612	792	11
el	440	602	447	614	612	792	11
número	451	602	485	614	612	792	11
de	142	616	152	628	612	792	11
datos	155	616	178	628	612	792	11
de	182	616	192	628	612	792	11
entrenamiento	195	616	257	628	612	792	11
se	261	616	269	628	612	792	11
obtienen	273	616	310	628	612	792	11
mejores	314	616	347	628	612	792	11
resultados	351	616	394	628	612	792	11
de	398	616	408	628	612	792	11
forma	411	616	437	628	612	792	11
progresiva	440	616	485	628	612	792	11
porque	142	630	172	642	612	792	11
se	177	630	186	642	612	792	11
crea	191	630	209	642	612	792	11
una	214	630	229	642	612	792	11
red	235	630	249	642	612	792	11
más	254	630	271	642	612	792	11
potente	276	630	309	642	612	792	11
y	314	630	319	642	612	792	11
a	324	630	329	642	612	792	11
su	334	630	343	642	612	792	11
vez	349	630	363	642	612	792	11
el	368	630	375	642	612	792	11
aumento	381	630	418	642	612	792	11
con	424	630	439	642	612	792	11
lleva	445	630	464	642	612	792	11
una	469	630	485	642	612	792	11
disminución	142	644	194	656	612	792	11
de	198	644	208	656	612	792	11
la	211	644	218	656	612	792	11
norma	222	644	250	656	612	792	11
de	253	644	263	656	612	792	11
los	267	644	279	656	612	792	11
pesos	282	644	306	656	612	792	11
de	310	644	320	656	612	792	11
la	323	644	330	656	612	792	11
capa	334	644	353	656	612	792	11
de	356	644	366	656	612	792	11
salida,	370	644	396	656	612	792	11
lo	399	644	408	656	612	792	11
que	411	644	427	656	612	792	11
deriva	430	644	456	656	612	792	11
en	459	644	470	656	612	792	11
un	473	644	484	656	612	792	11
aumento	142	658	179	670	612	792	11
de	182	658	193	670	612	792	11
la	196	658	203	670	612	792	11
capacidad	206	658	248	670	612	792	11
de	251	658	261	670	612	792	11
generalización,	264	658	327	670	612	792	11
suavizando	330	658	377	670	612	792	11
la	381	658	388	670	612	792	11
frontera	391	658	425	670	612	792	11
de	428	658	438	670	612	792	11
decisión	442	658	477	670	612	792	11
y	480	658	484	670	612	792	11
por	142	672	157	684	612	792	11
lo	159	672	168	684	612	792	11
tanto	170	672	192	684	612	792	11
evitando	195	672	232	684	612	792	11
el	235	672	242	684	612	792	11
sobreajuste.	244	672	294	684	612	792	11
494·	128	94	145	106	612	792	12
Riabani	148	95	178	105	612	792	12
F.	180	95	188	105	612	792	12
et	190	95	197	105	612	792	12
al.:	199	95	210	105	612	792	12
Sistema	213	95	239	105	612	792	12
de	241	95	250	105	612	792	12
inteligencia	252	95	291	105	612	792	12
artificial	293	95	321	105	612	792	12
para	323	95	338	105	612	792	12
la	340	95	346	105	612	792	12
predicción	348	95	385	105	612	792	12
temprana	387	95	420	105	612	792	12
de	422	95	431	105	612	792	12
heladas	433	95	458	105	612	792	12
…	460	95	469	105	612	792	12
6	128	119	134	134	612	792	12
Recomendaciones	149	119	250	134	612	792	12
Se	147	141	157	154	612	792	12
propone	162	141	199	154	612	792	12
como	204	141	228	154	612	792	12
líneas	233	141	257	154	612	792	12
futuras	262	141	291	154	612	792	12
de	297	141	307	154	612	792	12
investigación,	312	141	369	154	612	792	12
continuar	374	141	415	154	612	792	12
explorando	420	141	469	154	612	792	12
las	474	141	485	154	612	792	12
capacidades	128	155	178	168	612	792	12
de	181	155	191	168	612	792	12
otras	195	155	216	168	612	792	12
arquitecturas	219	155	274	168	612	792	12
de	277	155	287	168	612	792	12
redes	291	155	313	168	612	792	12
neuronales,	316	155	365	168	612	792	12
con	368	155	384	168	612	792	12
el	388	155	395	168	612	792	12
objetivo	398	155	433	168	612	792	12
de	436	155	446	168	612	792	12
explotar	450	155	485	168	612	792	12
su	128	169	137	182	612	792	12
capacidad	142	169	183	182	612	792	12
de	188	169	198	182	612	792	12
representación,	202	169	267	182	612	792	12
compresión	272	169	322	182	612	792	12
y	327	169	331	182	612	792	12
clasificación	336	169	387	182	612	792	12
de	392	169	402	182	612	792	12
datos.	407	169	432	182	612	792	12
Una	437	169	454	182	612	792	12
buena	459	169	485	182	612	792	12
aplicación	128	183	170	196	612	792	12
podría	173	183	201	196	612	792	12
ser	204	183	216	196	612	792	12
la	219	183	226	196	612	792	12
de	229	183	239	196	612	792	12
entrenar	242	183	278	196	612	792	12
esta	281	183	297	196	612	792	12
estructura	300	183	342	196	612	792	12
para	345	183	364	196	612	792	12
que	367	183	382	196	612	792	12
sea	385	183	398	196	612	792	12
capaz	401	183	425	196	612	792	12
de	428	183	438	196	612	792	12
mejorar	441	183	474	196	612	792	12
la	477	183	484	196	612	792	12
frontera	128	197	162	210	612	792	12
de	165	197	175	210	612	792	12
predicción	178	197	222	210	612	792	12
minimizando	225	197	281	210	612	792	12
los	284	197	296	210	612	792	12
falsos	299	197	323	210	612	792	12
positivos.	326	197	366	210	612	792	12
Implementar	147	217	203	230	612	792	12
el	208	217	215	230	612	792	12
ELM	221	217	244	230	612	792	12
sobre	249	217	273	230	612	792	12
otros	278	217	301	230	612	792	12
tipos	306	217	327	230	612	792	12
de	333	217	343	230	612	792	12
redes	349	217	371	230	612	792	12
neuronales	377	217	423	230	612	792	12
nonocapas	428	217	474	230	612	792	12
y	480	217	484	230	612	792	12
multicapas	128	231	173	244	612	792	12
con	177	231	193	244	612	792	12
propagación	198	231	250	244	612	792	12
hacia	255	231	276	244	612	792	12
adelante	281	231	316	244	612	792	12
y	320	231	325	244	612	792	12
atrás	329	231	349	244	612	792	12
para	354	231	372	244	612	792	12
conocer	376	231	411	244	612	792	12
las	415	231	426	244	612	792	12
ventajas	431	231	465	244	612	792	12
que	469	231	485	244	612	792	12
ofrece	128	245	154	258	612	792	12
este	157	245	173	258	612	792	12
algoritmo	176	245	217	258	612	792	12
sobre	220	245	243	258	612	792	12
esas	246	245	263	258	612	792	12
redes	266	245	288	258	612	792	12
neuronales.	291	245	339	258	612	792	12
Referencias	128	276	192	290	612	792	12
bibliográficas	195	276	270	290	612	792	12
[1]	128	300	139	311	612	792	12
G.	153	300	164	313	612	792	12
Nan-Ying	167	300	209	313	612	792	12
Liang,	212	300	238	313	612	792	12
"A	241	300	253	313	612	792	12
Fast	256	300	273	313	612	792	12
and	276	300	292	313	612	792	12
Accurate	295	300	332	313	612	792	12
On-line	335	300	368	313	612	792	12
Sequential	371	300	414	313	612	792	12
Learning	417	300	455	313	612	792	12
Algorithm	153	314	197	327	612	792	12
for	200	314	213	327	612	792	12
Feedforward	216	314	270	327	612	792	12
Networks,"	273	314	322	327	612	792	12
IEEE	325	314	351	327	612	792	12
Transactions	354	314	400	327	612	792	12
on	403	314	412	327	612	792	12
Neural	414	314	441	327	612	792	12
Networks,	153	328	192	341	612	792	12
vol.	195	328	211	341	612	792	12
17,	213	328	226	341	612	792	12
no.	229	328	243	341	612	792	12
6,	245	328	253	341	612	792	12
pp.	256	328	269	341	612	792	12
1411-1426,	272	328	319	341	612	792	12
2006.	322	328	345	341	612	792	12
[2]	128	357	139	368	612	792	12
David	153	357	179	370	612	792	12
A.	182	357	192	370	612	792	12
Elizondo	195	357	234	370	612	792	12
and	237	357	252	370	612	792	12
Stephen	255	357	289	370	612	792	12
G.	292	357	303	370	612	792	12
Matthews,	306	357	350	370	612	792	12
"Recent	353	357	386	370	612	792	12
Patents	389	357	421	370	612	792	12
on	423	357	435	370	612	792	12
Computational	153	371	217	384	612	792	12
Intelligence,	220	371	271	384	612	792	12
Centre	274	371	303	384	612	792	12
for	305	371	318	384	612	792	12
Computational	321	371	385	384	612	792	12
Intelligence,"	387	371	443	384	612	792	12
Leicester,	153	385	194	398	612	792	12
De	196	385	210	398	612	792	12
Montfort	212	385	252	398	612	792	12
University,	255	385	301	398	612	792	12
2009.	303	385	327	398	612	792	12
[3]	128	414	139	426	612	792	12
A.	153	414	163	427	612	792	12
B.	166	414	175	427	612	792	12
Crespo,	178	414	211	427	612	792	12
Aprendizaje	213	414	265	427	612	792	12
Máquina	267	414	304	427	612	792	12
Multitarea	307	414	350	427	612	792	12
mediante	353	414	392	427	612	792	12
Edición	395	414	428	427	612	792	12
de	431	414	441	427	612	792	12
Datos	153	428	179	441	612	792	12
y	182	428	186	441	612	792	12
Algoritmos	189	428	237	441	612	792	12
de	240	428	250	441	612	792	12
Aprendizaje	253	428	304	441	612	792	12
Extremo,	306	428	347	441	612	792	12
Cartagena	350	428	392	441	612	792	12
-	395	428	398	441	612	792	12
Colombia:	401	428	445	441	612	792	12
Universidad	153	442	205	455	612	792	12
Politécnica	207	442	254	455	612	792	12
de	256	442	267	455	612	792	12
Cartagena,	269	442	314	455	612	792	12
2013.	317	442	340	455	612	792	12
[4]	128	465	139	477	612	792	12
E.	153	465	163	478	612	792	12
Cambria,	166	465	204	478	612	792	12
"Extreme	207	465	248	478	612	792	12
Learning	251	465	289	478	612	792	12
Machines,"	291	465	339	478	612	792	12
IEEE	342	465	368	478	612	792	12
Intelligent	371	465	406	478	612	792	12
Systems,	409	465	440	478	612	792	12
pp.	443	465	456	478	612	792	12
30-59,	153	479	180	492	612	792	12
2013.	182	479	206	492	612	792	12
[5]	128	502	139	513	612	792	12
Q.	153	502	164	515	612	792	12
Huang,	167	502	198	515	612	792	12
"Extreme	201	502	242	515	612	792	12
Learning	245	502	282	515	612	792	12
Machine:	285	502	324	515	612	792	12
Theory	327	502	358	515	612	792	12
and	360	502	376	515	612	792	12
Applications,"	379	502	439	515	612	792	12
Neurocomputing,	153	516	216	529	612	792	12
no.	219	516	232	529	612	792	12
70(1-3),	235	516	268	529	612	792	12
pp.	271	516	284	529	612	792	12
489-501,	287	516	324	529	612	792	12
2006.	327	516	350	529	612	792	12
[6]	128	544	139	556	612	792	12
S.	153	545	161	557	612	792	12
Rajesh	164	545	192	557	612	792	12
R.,	194	545	206	557	612	792	12
"Extreme	209	545	250	557	612	792	12
Learning	253	545	290	557	612	792	12
Machines	293	545	334	557	612	792	12
-	337	545	340	557	612	792	12
A	343	545	350	557	612	792	12
Review	353	545	384	557	612	792	12
and	387	545	402	557	612	792	12
State-of	405	545	439	557	612	792	12
the	441	545	455	557	612	792	12
art.,"	153	559	174	571	612	792	12
International	177	559	224	571	612	792	12
Journal	227	559	254	571	612	792	12
of	257	559	263	571	612	792	12
wisdom	266	559	292	571	612	792	12
based	295	559	315	571	612	792	12
Computing,	318	559	360	571	612	792	12
vol.	363	559	379	571	612	792	12
1,	382	559	389	571	612	792	12
pp.	392	559	406	571	612	792	12
35-48,	408	559	435	571	612	792	12
2011.	438	559	461	571	612	792	12
[7]	128	587	139	599	612	792	12
P.	153	587	162	600	612	792	12
Q.	165	587	175	600	612	792	12
Quispe,	178	587	211	600	612	792	12
Redes	214	587	239	600	612	792	12
neuronales	242	587	288	600	612	792	12
evolutivas	291	587	334	600	612	792	12
para	336	587	355	600	612	792	12
la	357	587	364	600	612	792	12
prediccion	367	587	412	600	612	792	12
de	415	587	425	600	612	792	12
heladas,	427	587	461	600	612	792	12
La	153	601	164	614	612	792	12
Paz	167	601	182	614	612	792	12
-	185	601	188	614	612	792	12
Bolivia:	191	601	223	614	612	792	12
UMSA,	226	601	258	614	612	792	12
2009.	261	601	284	614	612	792	12
[8]	128	629	139	641	612	792	12
Google,	153	630	187	642	612	792	12
"Buscador	190	630	235	642	612	792	12
Google,"	237	630	276	642	612	792	12
5	279	630	284	642	612	792	12
10	287	630	297	642	612	792	12
2015.	300	630	323	642	612	792	12
[Online].	325	630	363	642	612	792	12
Available:	366	630	408	642	612	792	12
www.google.com.	153	644	229	656	612	792	12
[Accessed	232	644	274	656	612	792	12
5	277	644	282	656	612	792	12
Octubre	285	644	321	656	612	792	12
2015].	323	644	349	656	612	792	12
A	128	94	133	105	612	792	13
CTA	133	96	146	105	612	792	13
N	148	94	154	105	612	792	13
OVA	154	96	168	105	612	792	13
;	168	94	170	105	612	792	13
Vol.	172	94	187	105	612	792	13
7,	190	94	198	105	612	792	13
Nº	200	94	209	105	612	792	13
4,	212	94	220	105	612	792	13
septiembre	222	94	266	105	612	792	13
2016,	268	94	291	105	612	792	13
ISSN	293	94	310	105	612	792	13
1683-0768	313	94	358	105	612	792	13
Artículos	392	94	426	105	612	792	13
Científicos	429	94	470	105	612	792	13
·	472	95	475	105	612	792	13
495	475	95	489	106	612	792	13
[9]	128	122	139	134	612	792	13
J.	153	122	159	135	612	792	13
m.	162	122	173	135	612	792	13
m.	176	122	187	135	612	792	13
Olmo,	189	122	217	135	612	792	13
Desarrollo	220	122	265	135	612	792	13
software	268	122	304	135	612	792	13
de	307	122	317	135	612	792	13
técnicas	320	122	353	135	612	792	13
para	356	122	374	135	612	792	13
el	377	122	384	135	612	792	13
diseño	387	122	414	135	612	792	13
automático	417	122	465	135	612	792	13
de	153	136	163	148	612	792	13
Redes	166	136	192	148	612	792	13
Neuronales	194	136	243	148	612	792	13
Artificiales	246	136	292	148	612	792	13
con	294	136	310	148	612	792	13
bajo	313	136	331	148	612	792	13
coste	334	136	356	148	612	792	13
computacional,	359	136	424	148	612	792	13
Cartagena	153	150	196	163	612	792	13
-	198	150	202	163	612	792	13
Colombia:	205	150	249	163	612	792	13
Universidad	252	150	303	163	612	792	13
Politecnica	306	150	352	163	612	792	13
de	355	150	365	163	612	792	13
Cartagena,	368	150	412	163	612	792	13
2013.	415	150	438	163	612	792	13
[10]	128	179	145	191	612	792	13
E.	153	179	163	192	612	792	13
D.	166	179	176	192	612	792	13
a.	179	179	186	192	612	792	13
S.	189	179	197	192	612	792	13
G.	199	179	210	192	612	792	13
Matthews,	213	179	257	192	612	792	13
Recent	260	179	289	192	612	792	13
Patents	292	179	323	192	612	792	13
on	326	179	337	192	612	792	13
Computational	340	179	403	192	612	792	13
Intelligence,	406	179	458	192	612	792	13
Centre	153	193	182	205	612	792	13
for	185	193	197	205	612	792	13
Computational	200	193	264	205	612	792	13
Intelligence,	267	193	318	205	612	792	13
Leicester:	321	193	361	205	612	792	13
University	364	193	408	205	612	792	13
De	411	193	424	205	612	792	13
Montfort,	153	207	195	220	612	792	13
2009.	198	207	221	220	612	792	13
[11]	128	230	145	242	612	792	13
A.	153	230	163	243	612	792	13
P.	166	230	174	243	612	792	13
Engelbrech,	177	230	228	243	612	792	13
Computational	231	230	295	243	612	792	13
Intelligence	298	230	347	243	612	792	13
An	350	230	363	243	612	792	13
Introduction,	365	230	422	243	612	792	13
Wiley:	425	230	451	243	612	792	13
University	153	244	197	257	612	792	13
of	200	244	209	257	612	792	13
Pretoria,	212	244	248	257	612	792	13
2007.	251	244	274	257	612	792	13
[12]	128	272	145	283	612	792	13
F.	153	272	162	284	612	792	13
Fundacion	165	272	210	284	612	792	13
Española	213	272	252	284	612	792	13
para	255	272	273	284	612	792	13
la	276	272	283	284	612	792	13
Ciencia	286	272	317	284	612	792	13
y	320	272	324	284	612	792	13
la	327	272	334	284	612	792	13
tecnologia,	337	272	383	284	612	792	13
Meteorologia	386	272	442	284	612	792	13
y	445	272	450	284	612	792	13
Climatologia,	153	286	209	298	612	792	13
España:	212	286	246	298	612	792	13
Fundacion	249	286	294	298	612	792	13
Española	297	286	337	298	612	792	13
para	339	286	358	298	612	792	13
la	360	286	367	298	612	792	13
Ciencia	370	286	401	298	612	792	13
y	404	286	409	298	612	792	13
la	411	286	418	298	612	792	13
tecnologia,	421	286	467	298	612	792	13
FECYT,	153	300	190	312	612	792	13
2004.	193	300	216	312	612	792	13
[13]	128	323	145	334	612	792	13
Z.	153	323	163	335	612	792	13
Huang	166	323	194	335	612	792	13
Guang-Bin,	197	323	247	335	612	792	13
"Extreme	250	323	291	335	612	792	13
Learning	293	323	331	335	612	792	13
Machine:	334	323	373	335	612	792	13
Theory	376	323	406	335	612	792	13
and	409	323	425	335	612	792	13
Applications,"	153	337	214	349	612	792	13
Neurocomputing,	217	337	279	349	612	792	13
vol.	282	337	298	349	612	792	13
70,	300	337	313	349	612	792	13
no.	316	337	330	349	612	792	13
1-3,	332	337	348	349	612	792	13
pp.	351	337	365	349	612	792	13
489-501,	368	337	404	349	612	792	13
2006.	407	337	430	349	612	792	13
[14]	128	365	145	377	612	792	13
L.	153	366	162	378	612	792	13
G.	165	366	176	378	612	792	13
Matías	178	366	206	378	612	792	13
Ramíre,	209	366	242	378	612	792	13
Heladas,	245	366	281	378	612	792	13
CENTRO	284	366	329	378	612	792	13
NACIONAL	331	366	389	378	612	792	13
DE	392	366	407	378	612	792	13
PREVENCIÓN	153	379	225	392	612	792	13
DE	227	379	243	392	612	792	13
DESASTRES	246	379	306	392	612	792	13
-	308	379	312	392	612	792	13
CENAPRE,	315	379	367	392	612	792	13
2001.	370	379	393	392	612	792	13
[15]	128	408	145	419	612	792	13
S.	153	408	161	420	612	792	13
B.	164	408	173	420	612	792	13
Rampal	176	408	208	420	612	792	13
Singh,	211	408	237	420	612	792	13
"Application	240	408	294	420	612	792	13
of	297	408	306	420	612	792	13
Extreme	309	408	345	420	612	792	13
Learning	348	408	386	420	612	792	13
Machine	389	408	425	420	612	792	13
Method	428	408	462	420	612	792	13
for	153	422	166	434	612	792	13
Time	169	422	191	434	612	792	13
Series	194	422	218	434	612	792	13
Analysis,"	221	422	263	434	612	792	13
International	266	422	313	434	612	792	13
Journal	316	422	343	434	612	792	13
of	346	422	352	434	612	792	13
Intelligent	355	422	391	434	612	792	13
Technology,	393	422	435	434	612	792	13
vol.	438	422	454	434	612	792	13
2,	457	422	464	434	612	792	13
no.	153	436	167	448	612	792	13
4,	170	436	177	448	612	792	13
pp.	180	436	194	448	612	792	13
256-262,	196	436	233	448	612	792	13
2007.	236	436	259	448	612	792	13
