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M.I., Ru\u00edz-Aguilar, J.J., Carrasco-Garc\u00eda, M.G., Enguix, 
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M.I., Ru\u00edz-Aguilar, J.J., Carrasco-Garc\u00eda, M.G., Enguix, 
            
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I.F. y Turias, I.J.",
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Rodr\u00edguez-Garc\u00eda, M.I., Ru\u00edz-Aguilar, J.J., 
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Carrasco-Garc\u00eda, M.G., Enguix, I.F. y Turias, I.J.",
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modelos de predicci\u00f3n precisos para las concentraciones de 
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modelos de predicci\u00f3n precisos para las concentraciones de 
            
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clorofila-\u03b1 a varias profundidades en el Mar Menor. La 
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clorofila-\u03b1 a varias profundidades en el Mar Menor. La 
            
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clorofila-\u03b1 desempe\u00f1a un papel crucial en la evaluaci\u00f3n 
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clorofila-\u03b1 desempe\u00f1a un papel crucial en la evaluaci\u00f3n 
            
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de la eutrofizaci\u00f3n en este ecosistema vulnerable. Para lograr 
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de la eutrofizaci\u00f3n en este ecosistema vulnerable. Para lograr 
            
97
este objetivo, se utilizaron varias t\u00e9cnicas de predicci\u00f3n 
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este objetivo, se utilizaron varias t\u00e9cnicas de predicci\u00f3n 
            
98
de aprendizaje profundo, incluida la memoria a corto plazo, la memoria 
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de aprendizaje profundo, incluida la memoria a corto plazo, la memoria 
            
99
bidireccional a largo corto plazo y las redes uni recurrentes 
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bidireccional a largo corto plazo y las redes uni recurrentes 
            
100
cerradas. Los modelos se dise\u00f1aron para pronosticar los niveles 
100
cerradas. Los modelos se dise\u00f1aron para pronosticar los niveles 
            
101
de clorofila-\u03b1 con un horizonte de predicci\u00f3n de 2 semanas. 
101
de clorofila-\u03b1 con un horizonte de predicci\u00f3n de 2 semanas. 
            
102
Para mejorar la precisi\u00f3n de los modelos, tambi\u00e9n se 
102
Para mejorar la precisi\u00f3n de los modelos, tambi\u00e9n se 
            
103
aplic\u00f3 a estas t\u00e9cnicas un m\u00e9todo de ventana deslizante 
103
aplic\u00f3 a estas t\u00e9cnicas un m\u00e9todo de ventana deslizante 
            
104
combinado con un procedimiento de validaci\u00f3n cruzada bloqueada 
104
combinado con un procedimiento de validaci\u00f3n cruzada bloqueada 
            
105
para series temporales. Tambi\u00e9n se probaron dos estrategias de 
105
para series temporales. Tambi\u00e9n se probaron dos estrategias de 
            
106
entrada en este enfoque: utilizando solo series de tiempo de 
106
entrada en este enfoque: utilizando solo series de tiempo de 
            
107
clorofila-a e incorporando variables ex\u00f3genas. El enfoque 
107
clorofila-a e incorporando variables ex\u00f3genas. El enfoque 
            
108
propuesto mejor\u00f3 significativamente la precisi\u00f3n de los 
108
propuesto mejor\u00f3 significativamente la precisi\u00f3n de los 
            
109
modelos predictivos, independientemente de la t\u00e9cnica de 
109
modelos predictivos, independientemente de la t\u00e9cnica de 
            
110
predicci\u00f3n empleada. Los resultados fueron notables, con lvalores 
110
predicci\u00f3n empleada. Los resultados fueron notables, con lvalores 
            
111
que alcanzan aproximadamente 0,90 para el nivel de profundidad de 0,5 
111
que alcanzan aproximadamente 0,90 para el nivel de profundidad de 0,5 
            
112
m y 0,80 para niveles m\u00e1s profundos. La previsi\u00f3n propuesta. 
112
m y 0,80 para niveles m\u00e1s profundos. La previsi\u00f3n propuesta. 
            
113
Los modelos y metodolog\u00edas tienen un gran potencial para predecir 
113
Los modelos y metodolog\u00edas tienen un gran potencial para predecir 
            
114
episodios de eutrofizaci\u00f3n y actuar como herramientas de toma de 
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episodios de eutrofizaci\u00f3n y actuar como herramientas de toma de 
            
115
decisiones para las agencias ambientales. La predicci\u00f3n precisa 
115
decisiones para las agencias ambientales. La predicci\u00f3n precisa 
            
116
de los episodios de eutrofizaci\u00f3n a trav\u00e9s de estos modelos 
116
de los episodios de eutrofizaci\u00f3n a trav\u00e9s de estos modelos 
            
117
podr\u00eda permitir medidas a implementar, que resulten en una mejor 
117
podr\u00eda permitir medidas a implementar, que resulten en una mejor 
            
118
gesti\u00f3n ambiental y la preservaci\u00f3n del ecosistema",
118
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clorofila-\u03b1 a varias profundidades en el Mar Menor. La 
122
clorofila-\u03b1 a varias profundidades en el Mar Menor. La 
            
123
clorofila-\u03b1 desempe\u00f1a un papel crucial en la evaluaci\u00f3n 
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clorofila-\u03b1 desempe\u00f1a un papel crucial en la evaluaci\u00f3n 
            
124
de la eutrofizaci\u00f3n en este ecosistema vulnerable. Para lograr 
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de la eutrofizaci\u00f3n en este ecosistema vulnerable. Para lograr 
            
125
este objetivo, se utilizaron varias t\u00e9cnicas de predicci\u00f3n 
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este objetivo, se utilizaron varias t\u00e9cnicas de predicci\u00f3n 
            
126
de aprendizaje profundo, incluida la memoria a corto plazo, la memoria 
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de aprendizaje profundo, incluida la memoria a corto plazo, la memoria 
            
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bidireccional a largo corto plazo y las redes uni recurrentes 
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bidireccional a largo corto plazo y las redes uni recurrentes 
            
128
cerradas. Los modelos se dise\u00f1aron para pronosticar los niveles 
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cerradas. Los modelos se dise\u00f1aron para pronosticar los niveles 
            
129
de clorofila-\u03b1 con un horizonte de predicci\u00f3n de 2 semanas. 
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de clorofila-\u03b1 con un horizonte de predicci\u00f3n de 2 semanas. 
            
130
Para mejorar la precisi\u00f3n de los modelos, tambi\u00e9n se 
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Para mejorar la precisi\u00f3n de los modelos, tambi\u00e9n se 
            
131
aplic\u00f3 a estas t\u00e9cnicas un m\u00e9todo de ventana deslizante 
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aplic\u00f3 a estas t\u00e9cnicas un m\u00e9todo de ventana deslizante 
            
132
combinado con un procedimiento de validaci\u00f3n cruzada bloqueada 
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combinado con un procedimiento de validaci\u00f3n cruzada bloqueada 
            
133
para series temporales. Tambi\u00e9n se probaron dos estrategias de 
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para series temporales. Tambi\u00e9n se probaron dos estrategias de 
            
134
entrada en este enfoque: utilizando solo series de tiempo de 
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entrada en este enfoque: utilizando solo series de tiempo de 
            
135
clorofila-a e incorporando variables ex\u00f3genas. El enfoque 
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clorofila-a e incorporando variables ex\u00f3genas. El enfoque 
            
136
propuesto mejor\u00f3 significativamente la precisi\u00f3n de los 
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propuesto mejor\u00f3 significativamente la precisi\u00f3n de los 
            
137
modelos predictivos, independientemente de la t\u00e9cnica de 
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modelos predictivos, independientemente de la t\u00e9cnica de 
            
138
predicci\u00f3n empleada. Los resultados fueron notables, con lvalores 
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predicci\u00f3n empleada. Los resultados fueron notables, con lvalores 
            
139
que alcanzan aproximadamente 0,90 para el nivel de profundidad de 0,5 
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que alcanzan aproximadamente 0,90 para el nivel de profundidad de 0,5 
            
140
m y 0,80 para niveles m\u00e1s profundos. La previsi\u00f3n propuesta. 
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m y 0,80 para niveles m\u00e1s profundos. La previsi\u00f3n propuesta. 
            
141
Los modelos y metodolog\u00edas tienen un gran potencial para predecir 
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Los modelos y metodolog\u00edas tienen un gran potencial para predecir 
            
142
episodios de eutrofizaci\u00f3n y actuar como herramientas de toma de 
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episodios de eutrofizaci\u00f3n y actuar como herramientas de toma de 
            
143
decisiones para las agencias ambientales. La predicci\u00f3n precisa 
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decisiones para las agencias ambientales. La predicci\u00f3n precisa 
            
144
de los episodios de eutrofizaci\u00f3n a trav\u00e9s de estos modelos 
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de los episodios de eutrofizaci\u00f3n a trav\u00e9s de estos modelos 
            
145
podr\u00eda permitir medidas a implementar, que resulten en una mejor 
145
podr\u00eda permitir medidas a implementar, que resulten en una mejor 
            
146
gesti\u00f3n ambiental y la preservaci\u00f3n del ecosistema"
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Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
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