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Título: Sistema inteligente basado en Machine Learning para la predicción de inundaciones en zonas agrícolas del Perú
Asesor(es): Saboya Rios, Nemias
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2023
Institución: Universidad César Vallejo
Resumen: El proyecto tuvo como propósito el desarrollo de un sistema inteligente basado en Machine Learning para el pronóstico de inundaciones en zonas agrícolas del Perú. Para realizar el proceso de pronóstico y evaluar su eficiencia, se emplearon tres indicadores de precisión, raíz del error cuadrático medio (RMSE) y error de porcentaje medio absoluto (MAPE), a través de la aplicación de redes neuronales de memoria a corto plazo largo (LSTM). Por lo que se determinó, que el sistema obtuvo una eficiencia superior al 94% en la precisión, una raíz del error cuadrático medio inferior a 8 y error de porcentaje medio absoluto inferior al 9% en todos los pronósticos y factores de inundación, Finalmente, se ha logrado determinar que la implementación del sistema inteligente basado en Machine Learning para el pronóstico de inundaciones ha proporcionado predicciones eficientes y con un alto porcentaje de precisión.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero de Sistema
Jurado: Necochea Chamoro, Jorge Isaac; Hilario Falcon, Francisco; Saboya Rios, Nemias
Fecha de registro: 16-feb-2024



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