Implementación de un modelo hidrológico para la completación y estimación de datos faltantes de precipitaciones y caudales mediante redes neuronales artificiales para estudios de ingeniería hidráulica y la prevención de riesgos y desastres naturales en la zona de Secocha – Arequipa - Ticona Ramos, Maguin Elmer (2024)
En el Trabajo de Suficiencia Profesional presentado, se aborda la creación de un modelo hidrológico destinado a estimar precipitaciones y caudales en la cuenca de Secocha, Arequipa, a través del uso de redes neuronales artificiales (RNA). Considerando la carencia de datos hidrológicos actualizados y precisos en la región, las RNA se presentan como una solución eficiente para suplir información faltante y optimizar la exactitud en las predicciones. El modelo propuesto proveerá datos faltantes de precipitaciones y caudales para la elaboración de Estudios definitivos, estudios de riesgos y desastres que la empresa Ares Ingenieros C. G. realiza para las diferentes entidades. Así como también el modelo propuesto predictivo sirve como herramienta provisora de información que puede ser usada para prevenir riesgos naturales, como inundaciones y sequías, contribuyendo a una óptima gestión de recursos hídricos. El informe detalla el proceso metodológico seguido, desde la recolección de datos hidrometeorológicos hasta la validación del modelo mediante técnicas de inteligencia artificial. Además, se destacan las competencias profesionales adquiridas, como la aplicación de tecnologías avanzadas en hidrología y el manejo de grandes volúmenes de datos. El objetivo final es ofrecer una solución innovadora que permita una planificación más eficiente y segura en la región de Secocha, beneficiando tanto a la población local como a las actividades productivas, así también en las actividades que Ares Ingenieros C. G. realiza para las diferentes entidades.