1. Trabajos conducentes a grados y títulos
URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/4150
Examinar
3 resultados
Resultados de la búsqueda
Ítem Acceso Abierto Predicción del caudal del río Torata utilizando algoritmos de Machine Learning para el aprovisionamiento de agua a la población del distrito(Universidad ESAN, 2024) Aguirre Vasquez, Mayra Araceli; Churampi Coronado, Heidy Denis Ana; Garcia Garcia, Jeff Steven; Mamani Ventura, Danny Alvis; Montes Manrique, Diego AlfredoDiferentes estudios utilizan el aprendizaje automático para el análisis de datos y por ende construir modelos predictivos y encontrar comportamientos que representen diversas variables de salida. Basado en ello, el presente trabajo de suficiencia profesional tiene como misión principal desarrollar un modelo para predecir el caudal del río Torata utilizando algoritmos de Machine Learning y con ello estimar la oferta hídrica, además se busca brindar un marco amplio a las autoridades en la toma de medidas proactivas para garantizar un adecuado aprovisionamiento de agua a la población, incluyendo la administración de infraestructuras de almacenamiento, división y tratamiento. Utilizando datos históricos de las estaciones hidrométricas y meteorológicas del río Torata monitoreados y proporcionadas por la Mina Cuajone y técnicas de Machine Learning, se desarrollaron modelos predictivos para brindar un aporte eficaz al proyecto de aprovisionamiento de agua (Presa Altarani). La investigación se estructura en seis capítulos que abarcan desde el planteamiento del problema y metodología, dando como resultado el mejor modelo de predicción SVR lineal con un 𝑅2de 0.946 y un MSE de 0.041, hasta la presentación de conclusiones y una proyección de 5 años del caudal y oferta hídrica del río Torata con R𝟐 de 0.877 y MSE de 0.123.Ítem Acceso Abierto Análisis de la gestión en el periodo 2017 – 2021 de la microcuenca hidrográfica del río Amojú mediante el Índice de Sostenibilidad de Cuencas (WSI), Jaén - Perú(Universidad ESAN, 2023) Pretell Fernandez, Abigail del PilarLa presente investigación se enfoca en analizar la gestión integral de la microcuenca del río Amojú en la región de Cajamarca, Perú, considerando no solo los recursos hídricos sino también políticas públicas, el ambiente y la sociedad. Esta microcuenca es fundamental para el abastecimiento de agua en varios distritos de la región. Para llevar a cabo este análisis, se utiliza el Índice de Sostenibilidad de Cuencas, que abarca cuatro indicadores: Hidrología, Ambiente, Vida y Políticas públicas relacionadas con los recursos hídricos. El resultado global del índice es de 0.57, indicando un nivel de sostenibilidad intermedio durante el período 2017-2021. El parámetro "Estado" obtiene la calificación más baja, lo que señala condiciones deficientes en la cuenca en ese momento. Las áreas más fuertes se encuentran en Políticas públicas y Ambiente. Por otro lado, los indicadores de Hidrología y Vida requieren un análisis más detallado para identificar las principales áreas problemáticas. Este estudio proporciona una visión integral de la gestión de la microcuenca, destacando la necesidad de abordar ciertas áreas para mejorar la sostenibilidad de la cuenca y la calidad de vida en la región de Cajamarca.Ítem Acceso Abierto Técnicas de Machine Learning para la predicción del caudal efluente de la represa Condoroma(Universidad ESAN, 2023) Encina Dávila, Astrid Floria Milagritos; Pacheco Hinojoza, Mirella Alejandra; Vargas Martell, Vannia GiovanaDistintos estudios están empleando técnicas de Machine Learning para el análisis de datos para hallar comportamientos que posibiliten crear modelos matemáticos predictivos y pronosticar diversas variables de salida. En este sentido, el presente trabajo de investigación se enfoca en los esfuerzos realizados para predecir el caudal efluente en la represa Condoroma, perteneciente a la Autoridad Autónoma de Majes (Autodema), donde se incluye el uso de técnicas de aprendizaje supervisado. Para ello, se utiliza una base de datos abiertos de dos plataformas de Autodema: Movimiento Hídrico Sistema Colca y Meteorología Represas. Estos datos históricos son resultados de mediciones mensuales del sistema de monitoreo del recurso hídrico. Además, se manejan para entrenar los modelos Regresión Lineal, Regresión de Vectores de Soporte (SVR) y ARIMA; asimismo, se utilizaron métricas como el MAE, MSE, RMSE y varianza para medir el modelo con el mejor rendimiento. Con base en los resultados obtenidos, se determinó que para predecir el caudal efluente de la represa Condoroma la mejor técnica fue la de SVR que obtuvo un MAE de 5.536, un MSE de 83.701, un RMSE de 9.145 y una varianza igual a 0.427.
