Predicción del nivel de profundidad de las aguas subterráneas mediante redes neuronales artificiales, Tarapoto 2024

Descripción del Articulo

Este proyecto, esta alineado con el objetivo de desarrollo sostenible (ODS), N°06 denominado Agua y Saneamiento. Este estudio en marca con objetivo predecir la profundidad y/o nivel de las aguas subterráneas en el distrito de Tarapoto, mediante redes neuronales artificiales con regresión. Se tiene c...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Curitima Huaillahua, Victor Roner, Grandez Garcia, Alther
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/166242
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Agua subterránea
Recursos hídricos
Agua del suelo
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description Este proyecto, esta alineado con el objetivo de desarrollo sostenible (ODS), N°06 denominado Agua y Saneamiento. Este estudio en marca con objetivo predecir la profundidad y/o nivel de las aguas subterráneas en el distrito de Tarapoto, mediante redes neuronales artificiales con regresión. Se tiene como población una base de datos con 930 grupos de datos de nivel de agua subterránea, el cuál fue extraído del portal de datos de acceso abierto, de tal forma se consignó 930 grupos de datos que representan nuestra muestra el cual nos permitirá predecir el nivel de profundidad de las aguas subterráneas. El presente proyecto investigativo es de tipo aplicada, enfoque cuantitativo, diseño investigación fue exploratoria y transversal, según la OCDE este proyecto está considerado como un proceso de innovación por que se están mejorando los procesos de manera significativa. Se utilizó programas de acceso libre que pueden gestionar grandes cantidades de información y de esa forma elaborar modelos predictivos y descriptivos para realizar la regresión y el proceso del analisis de texto. En ese contexto se realizó la ejecución del procesamiento de la red neuronal artificial
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El presente proyecto investigativo es de tipo aplicada, enfoque cuantitativo, diseño investigación fue exploratoria y transversal, según la OCDE este proyecto está considerado como un proceso de innovación por que se están mejorando los procesos de manera significativa. Se utilizó programas de acceso libre que pueden gestionar grandes cantidades de información y de esa forma elaborar modelos predictivos y descriptivos para realizar la regresión y el proceso del analisis de texto. En ese contexto se realizó la ejecución del procesamiento de la red neuronal artificialTarapotoEscuela de Ingeniería CivilDiseño de Obras Hidráulicas y SaneamientoBiodiversidad, cambio climático y calidad ambientalDesarrollo sostenible y adaptación al cambio climáticoAgua limpia y saneamientoPRESENCIALapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVAgua subterráneaRecursos hídricosAgua del suelohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01Predicción del nivel de profundidad de las aguas subterráneas mediante redes neuronales artificiales, Tarapoto 2024info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería CivilUniversidad César Vallejo. 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