Análisis y predicción de las precipitaciones con inteligencia artificial en Esmeraldas- Ecuador

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dc.contributor.advisor Caucha Morales, Luis Jhony es_PE
dc.contributor.author Ochoa González, Franklin Adolfo es_PE
dc.date.accessioned 2024-11-26T20:04:26Z
dc.date.available 2024-11-26T20:04:26Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.uri https://repositorio.untumbes.edu.pe/handle/20.500.12874/65477
dc.description.abstract En Esmeraldas, Ecuador, se están presentando las precipitaciones con menor intensidad; por lo que los pobladores cuyas actividades dependen de ellas presentan baja calidad de vida. El desarrollo del análisis de las precipitaciones conlleva grandes desafíos para toda la comunidad Esmeraldeña, ya que implica importantes cambios en la matriz productiva. y, por consiguiente, promueve un nuevo rol para los ciudadanos, quienes deben ser más conscientes de su relación con la naturaleza. El objetivo de este trabajo es diagnosticar las precipitaciones a través de las ciencias artificiales y algoritmos de clasificación de las precipitaciones y establecer un sistema que mitiga el poder destructivo que genera. Esta investigación es aplicada, cuantitativa- correlacional, de manera que se aplicaron las redes neuronales, lógica difusa, algoritmos de clasificación, periodos de retornos; se analizó las causas desde una óptica interdisciplinaria, con el propósito de entender las precipitaciones, los tiempos y las estaciones. Los resultados del análisis de los datos de precipitaciones revelan los efectos indicados en nuestra prueba; se muestran diferentes efectos, lo que quiere decir que cada software tiene su propia interpretación. En conclusión, se tiene que la red neuronal mostro mayor precisión con los datos de 70 años y disminuyó el Error Cuadrático Medio (MSE) para la ciudad de Esmeraldas; a partir de 1949 los valores obtenidos no son independientes entre ellos, esto quiere decir que un año x de precipitaciones va a depender del año anterior. El riesgo determinado debido al punto de rocío es del 25,7 %. La humedad es variable, y en este caso, se tomó la humedad relativa del 76% y una temperatura de 30°C. El resultado aplicado con lógica difusa es exactamente el mismo que el obtenido mediante métodos clásicos. es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional de Tumbes 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 Universidad Nacional de Tumbes es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNTUMBES es_PE
dc.subject Precipitación es_PE
dc.subject Algoritmos de clasificación es_PE
dc.subject Inteligencia artificial es_PE
dc.subject Lógica difusa es_PE
dc.subject Redes neuronales es_PE
dc.subject Series temporales es_PE
dc.subject Sequía es_PE
dc.title Análisis y predicción de las precipitaciones con inteligencia artificial en Esmeraldas- Ecuador es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es_PE
thesis.degree.name Doctor en Estadística Matemática Aplicada es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de Tumbes. Escuela de Posgrado es_PE
thesis.degree.discipline Doctorado en Estadística Matemática Aplicada es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000 0002 4786 9008 es_PE
renati.author.dni 0802203588
renati.advisor.dni 41378388
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.discipline 542058 es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctor es_PE
renati.juror Puño Lecarnaqué, Napoleón es_PE
renati.juror Sabino Escobar, Carlos Manuel es_PE
renati.juror Sánchez Ancajima, Raúl Alfredo es_PE
renati.juror Caucha Morales, Luis Jhony es_PE
dc.publisher.country PE es_PE


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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como info:eu-repo/semantics/openAccess

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