Propuesta de un sistema de alerta temprana de inundación basado en inteligencia artificial para el río Catacaos – Piura; 2023

• Autores: More Gomez, Eduardo Jose, Yarleque Ramos, Pablo Junior
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/136611
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/136611
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Alerta temprana; Inundación; Inteligencia artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación denominada “Propuesta de un sistema de alerta temprana de inundación basado en Inteligencia Artificial para el río Catacaos – Piura; 2023”. Se dio origen debido a que en el Perú se evidencia inundaciones durante los meses de verano, caracterizado por altos caudales de agua que exceden la capacidad de los ríos y desbordan sus causes, provocando inundaciones en zonas adyacentes. Se tuvo como objetivo principal evaluar un sistema de alerta temprana para inundaciones basado en modelo de aprendizaje automático adaptado por inteligencia artificial – Catacaos – Piura; 2023. Utilizando una metodología de tipo cuantitativa y de diseño no experimental. Con una población muestral que involucra datos sobre inundaciones obtenidos de SENAMHI, de los últimos 10 años Se concluyó que se logró que el modelo de aprendizaje automático basado en SARIMAX, utilizado demostró ser una herramienta efectiva para prever y anticipar eventos de inundación en Catacaos. La precisión del modelo, es respaldada por métricas sólidas como el MAE, MSE, y RMSE, indica una alineación estrecha entre las predicciones del modelo y los valores reales, validando así su utilidad en la predicción de patrones de inundación. La integración de este modelo inteligente como base en la implementación de un sistema de alerta temprana se muestra como un enfoque prometedor y eficiente.