Title: Diseño e implementación de un sistema de regresión de radiación UV utilizando el método de selección de variables Lasso para la ciudad de Puno
Advisor(s): Cruz De la Cruz, Jose Emmanuel
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05
Issue Date: 24-Aug-2022
Institution: Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP
Abstract: La ciudad de Puno se encuentra a una altitud elevada (3810 m.s.n.m.), por lo que los niveles de radiación UV tienen índices altos; y los habitantes al exponerse a estos niveles de radiación UV en un tiempo prolongado, se les genera problemas de salud en la piel, como mayor incidencia de cáncer a la piel. En la presente tesis se planteó y logró el diseño e implementación de un sistema de regresión de radiación UV utilizando el método de selección de variables Lasso para la ciudad de Puno. Este sistema está compuesto por una serie de sensores estáticos instalados en un área geográfica determinada, junto con un sistema de procesamiento y comunicación, las cuales envían las medidas a una base de datos centralizada y estos datos son visualizados por el protocolo HTTP (Hypertext Transfer Protocol). Estos datos recolectados fueron utilizados para realizar un modelo de regresión de Lasso para obtener los valores de las medidas máximas de radiación UV en base a las medidas de los sensores estáticos antes mencionados. Se logró diseñar e implementar el sistema de regresión de radiación UV utilizando el método de selección de variables Lasso para la ciudad de Puno, obteniendo como resultados más saltantes: un coeficiente de determinación del 99.97% así como un coeficiente de determinación ajustado del 99.97%, mientras que el error cuadrático medio llegó al 10.77.
Discipline: Ingeniería Electrónica
Grade or title grantor: Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas
Grade or title: Ingeniero Electrónico
Juror: Chambi Mamani, Edwin Wilber; Baca Wiesse, Luis Enrique; Castillo Pinto, Raul Ovidio
Register date: 23-Aug-2022