En el presente estudio se ha propuesto un Modelo de Predicción a partir de la Minería de Datos mediante el Modelo Razonamiento Basado en Casos, vinculado al estudio de la radiación UV-B en la ciudad de Arequipa, para el año 2017. El presente estudio es de tipo Cuasi-Experimental, donde la población de estudio corresponde a datos recolectados y proporcionados por el Ministerio de Salud (MINSA) sede Arequipa, y la muestra, son los datos meteorológicos de índices de radiación ultravioleta de los años 2010 al 2017. Para el procesamiento y análisis de datos, se utilizó software Octave y Python. Se dividieron los datos en dos partes: El entrenamiento se realizó con los datos de los años 2010 hasta 2016 y las pruebas de predicción se realizaron con los datos del año 2017 que representa aproximadamente un 10 % de los datos. Durante el comparativo de tres modelos de minería de dat...

El presente trabajo propone un nuevo modelo de predicción de índices de radiación UV-B a partir de datos estadísticos anteriores. Esta propuesta extiende el modelo de proceso estocástico propuesto por Herrero (2013) donde se cambian los parámetros del componente determinístico por una función de similitud que usa la distancia euclidiana multidimensional ponderada y retardos de tiempo. Se adjunta un componente aleatorio heredado de un modelo Auto-regresivo de orden 1. El modelo se aplica en la simulación de escenarios climáticos con altos índices de radiación UV-B. Se busca evaluar el porcentaje de respuesta de la radiación solar, además de validar la efectividad del algoritmo para datos proporcionados por la dirección regional de salud de Arequipa