Uso de redes neuronales para proyectar los parámetros físico-químicos de la bahía interior del lago Titicaca

• Autor: Choquejahua Acero, Remo
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/24362
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/24362
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Curva de aprendizaje; Entrenamiento; Parámetros físico-químicos; Redes Neuronales Artificiales; Validación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

En la actualidad, se está desarrollando una nueva área dentro de las ciencias de la computación que busca combinar distintos métodos para resolver problemas que no se pueden explicar de manera sencilla con enfoques algorítmicos no convencionales; las Redes Neuronales Artificiales son técnicas matemáticas básicas que se han creado para llevar a cabo una amplia gama de tareas y pueden ser configuradas en varios arreglos para desarrollar diversas tareas. El objetivo de la presente investigación, se enfoca al uso de redes neuronales para realizar modelamiento que permite pronosticar los parámetros físico-químicos de la bahía interior del Lago Titicaca y proponer una solución para algunos parámetros que no siguen ningún patrón o lógica discernible y que no es posible pronosticar con el uso de técnicas tradicionales de pronóstico. El método de investigación fue hipotético deductivo, no experimental de tipo exploratorio. Los resultados obtenidos mediante el uso del lenguaje de programación R y el método de la validación cruzada se pudo calibrar y determinar el número óptimo de neuronas ocultas; con ello se pudo construir un modelo adecuado a través de las redes neuronales artificiales. Además, se logró pronosticar para un año a través del modelo propuesto comparando este con los datos de validación. Se concluye que el uso de redes neuronales artificiales es una alternativa para hallar un modelo que permita hacer estimaciones a corto plazo de datos que no siguen ningún patrón o lógica discernible.