Utilización de información meteorológica para la predicción de lluvias, utilizando el modelo de redes neuronales artificiales. San Martin 2024

• Autores: Gonzales Sanchez, Aron, Upiachihua Pezo, Jhoe Kevin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/161611
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/161611
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales artificiales; Información meteorológica; Predicción de lluvias; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

El presente estudio, está alineado junto al objetivo de desarrollo sostenible (ODS) N° 13 denominado acción por el clima. Se ha obtenido como objetivo de estudio mejorar la predicción de lluvias utilizando redes neuronales artificiales a la aplicación de la información meteorológica. Se tiene en la parte de metodológica la población la cual se usarán los datos mensuales de las predicciones climáticas registradas en la ciudad de Tarapoto. Criterio de Inclusión: se tomarán sólo los datos meteorológicos registrados en los años 2022-2023 de la estación “CO” Tarapoto. La investigación fue de tipo aplicada con un enfoque cuantitativo, se tiene un diseño experimental exploratorio y transversal. Según la OCDE nuestro proyecto está considerado como un proceso de método innovador ya que se trata de mejorar los procesos de manera significativos, teniendo como resultados los procedimientos para obtener información para la predicción de lluvias, los procedimientos para realizar la RNA, la estrategia que el modelo posee para predecir lluvias, el costo total de inversión, llegando a una conclusión consolidada.