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Soto Cordova, Martin Moises
Mujaico Mariano, Anderson Abel
2020-11-24T22:29:10Z
2020-11-24T22:29:10Z
2020
http://repositorio.uch.edu.pe/handle/uch/521
La radiación ultravioleta (UV) que incide sobre la superficie terrestre es un componente importante para la formación de la fotosíntesis en las plantas y contribuye en la formación de la vitamina D en los seres humanos. Sin embargo, elevados niveles de esta radiación y sobre todo una exposición prolongada, sin protección apropiada, puede llevar a un riesgo para la salud humana; generando cáncer de piel, alteraciones oculares y otros. Por ello, con la finalidad de asociar los riesgos sea establecido rangos o niveles del denominado Índice de Radiación Ultravioleta (IUV). La presente tesis consiste en el diseño y la implementación de un sistema electrónico para realizar la medición y el pronóstico de la evolución de los niveles de la radiación ultravioleta, utilizando para ello la tecnología de Internet de las cosas (IoT) y los algoritmos de Machine Learning (ML). Para ello, se utiliza un sensor especializado para medir la intensidad de la radiación UV y entregar una señal analógica correspondiente a la intensidad a un microcontrolador con capacidad de comunicaciones de datos. Contando así con una plataforma de adquisición y transmisión de datos por Internet a un servidor web de IoT en la nube donde se almacena los datos en determinados periodos prefijados y se analizan mediante un algoritmo de modelado predictivo. Finalmente, cabe señalar que bajo este proyecto se obtiene un pronóstico a corto plazo sobre el índice de radiación ultravioleta, para alertar y tomar medidas de prevención y así evitar o reducir algunos problemas de salud ocasionados por esta radiación. (en_PE)
Tesis (en_PE)
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Universidad de Ciencias y Humanidades (en_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (en_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ (en_PE)
UNIVERSIDAD DE CIENCIAS Y HUMANIDADES (en_PE)
Repositorio Institucional - UCH (en_PE)
Índice de Radiación Ultravioleta (IUV) (en_PE)
Internet de las cosas (IoT) (en_PE)
WeMos D1 mini ESP8266 (en_PE)
Machine Learning (ML) (en_PE)
Algoritmo de modelado predictivo (en_PE)
Diseño e implementación de un sistema de medición y pronóstico de radiación ultravioleta utilizando Internet de las cosas y Machine Learning (en_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (en_PE)
Universidad de Ciencias y Humanidades. Facultad de Ciencias e Ingeniería (en_PE)
Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica con Mención en Telecomunicaciones (en_PE)
Titulo Profesional (en_PE)
Ingeniero Electrónico con Mención en Telecomunicaciones (en_PE)
Titulo Profesional (en_PE)
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