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Sistema inteligente basado en Machine Learning para la predicción de inundaciones en zonas agrícolas del Perú
dc.contributor.advisor | Saboya Rios, Nemias | |
dc.contributor.author | Aguinaga Landa, Marco Antonio | |
dc.contributor.author | Salvador Vásquez, Joseph Smith | |
dc.date.accessioned | 2024-02-16T17:01:07Z | |
dc.date.available | 2024-02-16T17:01:07Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/133389 | |
dc.description.abstract | El proyecto tuvo como propósito el desarrollo de un sistema inteligente basado en Machine Learning para el pronóstico de inundaciones en zonas agrícolas del Perú. Para realizar el proceso de pronóstico y evaluar su eficiencia, se emplearon tres indicadores de precisión, raíz del error cuadrático medio (RMSE) y error de porcentaje medio absoluto (MAPE), a través de la aplicación de redes neuronales de memoria a corto plazo largo (LSTM). Por lo que se determinó, que el sistema obtuvo una eficiencia superior al 94% en la precisión, una raíz del error cuadrático medio inferior a 8 y error de porcentaje medio absoluto inferior al 9% en todos los pronósticos y factores de inundación, Finalmente, se ha logrado determinar que la implementación del sistema inteligente basado en Machine Learning para el pronóstico de inundaciones ha proporcionado predicciones eficientes y con un alto porcentaje de precisión. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Inundaciones | es_PE |
dc.subject | Pronóstico | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales | es_PE |
dc.title | Sistema inteligente basado en Machine Learning para la predicción de inundaciones en zonas agrícolas del Perú | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 42001721 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7166-2197 | es_PE |
renati.author.dni | 71698263 | |
renati.author.dni | 71038363 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Necochea Chamoro, Jorge Isaac | |
renati.juror | Hilario Falcon, Francisco | |
renati.juror | Saboya Rios, Nemias | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Educación de calidad | es_PE |
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