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More Valencia, Ruben Alexander
Castro Guerra, Christian
2024-12-18T16:36:09Z
2024-12-18T16:36:09Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12692/155543
Los brotes epidémicos representan unaamenazaglobal con implicacionessustancialespara la salud pública y la economía. Frente a enfermedades infecciosas como el dengue, la Chikunguña y la leishmaniasis, comprender y abordar estos desafíos es crucial para mitigar impactos adversos. Este estudio se centra en evaluar un modelo de alerta temprana para predecir el riesgo epidémico de dengue en Paita, Perú. Aprovechando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, particularmente el modelo LSTM, y analizando variables climáticas clave, la investigación proporciona información valiosa para entender y anticipar brotes de dengue en la región. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Riesgo epidémico (es_PE)
Modelo predictivo (es_PE)
Epidemiologia (es_PE)
Elerta temprana (es_PE)
Prevención (es_PE)
Modelo de alerta temprana con fines de predicción del riesgo epidémico de dengue Paita, Perú (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
02897931
https://orcid.org/0000-0002-7496-3702 (es_PE)
74505140
612076 (es_PE)
Puicon Zapata, Hoower
Mendoza Danitza, Katherine
More Valencia, Ruben Alexander
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
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