Fabian Arteaga, Junior JhonAguirre Vasquez, Mayra AraceliChurampi Coronado, Heidy Denis AnaGarcia Garcia, Jeff StevenMamani Ventura, Danny AlvisMontes Manrique, Diego Alfredo2024-06-092024-06-092024https://hdl.handle.net/20.500.12640/3942Diferentes 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.application/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perúinfo:eu-repo/semantics/openAccessAprendizaje automáticoTécnicas de predicciónRecursos hídricosAbastecimiento de aguainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04