Algoritmo de aprendizaje automático para la predicción de lluvias, para ser utilizado en obras de drenaje pluvial, San Martin 2025

• Autores: Coronado Vela, Luis, Pisco Ojeda, Jesús Llerli
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/180034
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/180034
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmo; Inteligencia artificial; Ingeniería hidráulica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

El trabajo de investigación tiene como objetivo principal el uso de un algoritmo de aprendizaje automático usando redes neuronales artificiales, capaces de predecir las lluvias en la región San Martín, para ser utilizado en la optimización y mejoramiento en obras de drenaje pluvial. De esta forma por la escasa capacidad de predecir lluvias de ocurrencia de un día para otro, nació la motivación por el uso de inteligencia artificial para predecir las precipitaciones con un mayor índice de fiabilidad y exactitud, precisamente a un 99.33% de precisión. Se recopiló información de acceso libre, entre ellos estuvieron índices meteorológicos, datos de temperatura atmosférica, humedad, entre otros. Se implementó un modelo de algoritmo de aprendizaje automático, precisamente de redes neuronales artificiales, capaces de gestionar grandes cantidades de información. Los resultados que se obtuvieron muestran que el modelo aplicado supera significativamente a los otros métodos usados, permitiendo predecir las ocurrencias de lluvias con un margen de error muy bajo al 0.67%. En conclusión, el uso y aplicación de algoritmos de aprendizaje automático pueden llegar a ser una herramienta alternativa y moderna para predecir las lluvias y sus desafíos, que por lo general podrían condicionar el bienestar y el avance en obras.