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artículo
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tesis de maestría
En el presente trabajo se desarrolla un modelo de pronóstico capaz de predecir (con múltiples etapas adelantadas) el comportamiento de las variables de contaminación ambiental de material particulado PM2.5 mediante el uso de los datos de concentraciones de contaminantes de material particulado (PM2.5 y PM10) y químicos (CO, SO2, NO) producidos en la estación automatizada de calidad de aire de Carabayllo. El modelo ha sido entrenado, con datos reales de la estación automatizada de calidad de aire del distrito de Carabayllo en el intervalo de 2 años, sobre tres diferentes algoritmos de retropropagación y dos modelos de neuronas en una única capa oculta para hallar parámetros de un modelo óptimo de predicción. Experimentalmente se probaron 6 modelos de redes sobre un rango de número de neuronas. La red optimizada fue aplicada sobre un grupo de 72 datos de prueba obteniendo resu...
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tesis de maestría
Publicado 2024
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OBJETIVO: Determinar los indicadores de predicción para el manejo odontológico del paciente con habilidades diferentes. MATERIALES Y MÉTODOS: El diseño metodológico del presente estudio fue de tipo: observacional, analítico, retrospectivo y transversal. La muestra estuvo conformada por todos los pacientes con habilidades diferentes con diagnósticos de autismo, síndrome de Down, retardo mental, parálisis cerebral y otros diagnósticos; atendidos en el Centro de Salud Ann Sullivan en Lima, Perú; en el Servicio de Odontoestomatología desde el año 1999 hasta el año 2019 y que cumplieran con los criterios de selección. Para esto se obtuvo los datos de las historias clínicas para determinar los indicadores de predicción para el manejo odontológico en los pacientes con habilidad diferente se realizó un análisis estadístico multivariado mediante la prueba de regresión logís...
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artículo
Publicado 2019
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En el presente trabajo se ha presentado un análisis de transistores de efecto de campo usando fuentes de voltaje pulsadas. Se han realizado medidas de microondas en dispositivos de tecnología HEMT’s y LDMOS poniendo en evidencia la diferencia entre el comportamiento estático y dinámico de dichos dispositivos. En base a las medidas se ha realizado un procesamiento de datos derivando una nueva ecuación con la capacidad de reproducir ambos tipos de comportamiento con elevada precisión y en diferentes puntos de operación. Consecuentemente el trabajo aporta un nuevo modelo basado en un circuito no lineal de cuatro terminales. La relevancia de este modelo es la capacidad de predecir los efectos físicos como la dispersión frecuencial y la movilidad electrónica del dispositivo semiconductor. Esto es importante pues la dispersión frecuencial es uno de los problemas más importantes d...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente investigación que lleva por título “PREDICCION DE RENDIMIENTOS DE MAQUINARIAS PARA MOVIMIENTO DE TIERRAS UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES”, propone hacer un pronóstico de los rendimientos de las maquinarias par las actividades preliminares de movimiento de tierra, que consiste en el corte y relleno, excavación, empuje y extendido, carguío y acarreo, haciendo uso de la inteligencia computacional, en este caso los modelos de redes neuronales artificiales, para lo cual se debe partir de ciertos factores o elementos que intervienen en los rendimientos de las maquinarias, como la marca y modelo de la maquinaria, potencia, la condición o zona , la climatología, el tipo de material, la función que realiza y el rendimiento o producción teórica. Para lo cual se plantearon los siguientes objetivos, la recolección y elección de la base de datos de los factores qu...
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artículo
Publicado 2021
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La predicción a través del modelamiento puede contribuir a mitigar la deserción académica de estudiantes universitarios. Esta problemática constituye un elemento de preocupación durante el seguimiento académico en varios países. La Universidad Nacional de Santa en Perú muestra un comportamiento desfavorable en este sentido. Consecuentemente se declara como objetivo: proponer las características que deberán formar parte de un modelo de predicción basado en Machine Learning que contribuya a la adopción de medidas oportunas durante el seguimiento académico. Esta investigación responde a un caso de estudio y forma parte de los resultados del proceso de generación del modelo predictivo. Como materiales y métodos se emplearon: el análisis-síntesis y la inducción-deducción, revisión documental y métodos estadísticos. Se utilizaron los softwares libres: Júpiter, Anaconda...
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tesis doctoral
Publicado 2025
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Esta investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo multiclasificador para la predicción de la carga de enfriamiento y calor en edificios residenciales, siendo de tipo aplicada, pre-experimental y de diseño experimental; cuya población estuvo compuesta por 768 edificios residenciales. Para la recopilación de los datos, se empleó el análisis documental. Dentro de los resultados obtenidos, referente a la “Carga de calefacción”, el “Modelo multiclasificador 1” logró los valores más óptimos de R2 Score de 99.75%, Mean absolute error de 0.34, Mean squared error de 0.28, Root mean squared error de 0.53, Mean absolute percentage error de 0.02, Mean squared log error de 0.001, Root mean squared log error de 0.03. Por otra parte, en la “Carga de enfriamiento”, XGBoost mostró los valores más altos de R2 Score de 99.05%, Mean absolute error de 0.62, Mean squared err...
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tesis de grado
Publicado 2023
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La puntuación de clientes potenciales desempeña un papel crucial en el marketing al evaluar el nivel de interés y compromiso de posibles clientes. Las técnicas de aprendizaje automático ofrecen un medio para automatizar los procesos de puntuación de clientes potenciales, permitiendo a los profesionales del marketing priorizar sus esfuerzos y asignar recursos de manera efectiva. Sin embargo, el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático depende en gran medida de la configuración de sus hiperparámetros. Los métodos de optimización tradicionales pueden ser ineficientes y no lograr explorar eficazmente el espacio de hiperparámetros de alta dimensionalidad. En este estudio, proponemos un enfoque novedoso que utiliza la optimización bayesiana de hiperparámetros para mejorar la predicción de conversión de clientes en el ámbito del e-learning. Al aprovechar las estadí...
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tesis de grado
Publicado 2021
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Actualmente, la empresa GGP Automotriz se dedica a la compra y venta de accesorios y repuestos automotrices y realiza sus cálculos de estos en hojas de Excel. Asimismo, se han generado pérdidas económicas al no concretar diversas ventas debido a la falta de stock y a la coyuntura que se vive en el mundo entero frente al COVID-19. El presente trabajo de investigación trata sobre la predicción de las ventas de los accesorios y repuestos automotrices con la finalidad de poseer el stock necesario para incrementar las ventas y satisfacer las necesidades de los clientes; para ello, se utilizó Machine Learning y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN). Por otro lado, se realizó la integración del sistema web desarrollado con un software externo de logística de Open Source llamado Tryton, la cual brinda funcionalidades de logística. Finalmente, el desarrollo del sistema web permite a la...
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artículo
Publicado 2025
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Objetivos. Comparar la capacidad de las escalas HEART y EDACS para la predicción de eventos adversos cardiovasculares mayores (MACE) a los 30 días de seguimiento en pacientes con dolor torácico agudo que acuden a un servicio de emergencia. Materiales y métodos. Estudio retrospectivo en mayores de 18 años atendidos por dolor torácico agudo, excluyendo síndrome coronario agudo (SCA) con elevación del ST, traumatismos e infecciones. Se evaluaron las escalas HEART y EDACS al ingreso. Se calculó el área bajo la curva (ABC) de características operativas del receptor (ROC), sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo de ambas escalas en la predicción de MACE a 30 días. Resultados. Se evaluó 249 pacientes, 62,2% varones, edad promedio 66,5 años. Se encontraron 25 MACEs (10%). La escala HEART clasificó a los pacientes en riesgo bajo (43,4%), ...
11
tesis de grado
Publicado 2022
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La presente tesis tiene como objetivo obtener un modelo de redes neuronales recurrentes para la predicción de la alimentación de una chancadora primaria, utilizando redes del tipo LSTM desarrolladas con Tensorflow. Para esto se utilizaron datos históricos recolectados sobre la alimentación de una chancadora primaria durante el 2018 a finales del 2019, en dicha base de datos también se encuentran otras variables tales como: Leyes de cabeza de mineral, tipo de mineral, disponibilidad y utilización de la chancadora, de las palas y camiones, entre otras más. Los datos históricos fueron evaluados y analizados, para posteriormente con estos datos entrenar diferentes modelos para obtener un modelo más eficiente. Dentro de todos los modelos se utilizaron como métrica el Error cuadrático medio (RMSE), ya que, con esta métrica se conserva la naturaleza de la variable (toneladas). Como ...
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tesis de grado
Publicado 2025
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Las vibraciones producidas por la voladura en la minería a cielo abierto tienen el potencial de poner en peligro la seguridad operativa y la estabilidad geotécnica. Se ha determinado que la variabilidad de la masa rocosa y el diseño de las voladuras en la Unidad Minera Chinalco en los Andes peruanos hacen que los modelos empíricos de atenuación vibracional sean inadecuados para predecir la Velocidad Máxima de Partícula (VMP). Para aumentar la precisión de las estimaciones y mejorar el diseño de las voladura s, el presente estudio intenta refinar estos modelos calibrando ciertos parámetros geomecánicos de la mina. Los objetivos específicos de este estudio incluyen evaluar la precisión de los modelos de atenuación vibracional en la mina, modificar los parámetros geomecánicos para mejorar la calibración de los modelos predictivos y elegir el mejor modelo basado en su poder ...
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artículo
Publicado 2022
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El proceso de consolidación de la memoria fue tomado de la psicología para ser estudiado en el campo neurobiológico con la finalidad de dar cuenta de cómo se conserva la información en el cerebro a largo plazo. En principio, este programa de investigación se basó en la idea de que una vez adquirida una memoria, en condiciones normales, se vuelve estable y persistente. Sin embargo, una gran diversidad de estudios ha demostrado que una memoria, a pesar de su temporalidad, sigue siendo sensible a la interferencia. Más aún, la evidencia sugiere que la experiencia en curso reactiva y actualiza a la memoria. Por ello, se propuso un proceso de reconsolidación que parece depender del grado en que la información actual se desvía de lo que predice la memoria reactivada. En ese sentido, en esta revisión, se analizan los enfoques tradicionales sobre la consolidación y reconsolidación ...
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artículo
Publicado 2022
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El proceso de consolidación de la memoria fue tomado de la psicología para ser estudiado en el campo neurobiológico con la finalidad de dar cuenta de cómo se conserva la información en el cerebro a largo plazo. En principio, este programa de investigación se basó en la idea de que una vez adquirida una memoria, en condiciones normales, se vuelve estable y persistente. Sin embargo, una gran diversidad de estudios ha demostrado que una memoria, a pesar de su temporalidad, sigue siendo sensible a la interferencia. Más aún, la evidencia sugiere que la experiencia en curso reactiva y actualiza a la memoria. Por ello, se propuso un proceso de reconsolidación que parece depender del grado en que la información actual se desvía de lo que predice la memoria reactivada. En ese sentido, en esta revisión, se analizan los enfoques tradicionales sobre la consolidación y reconsolidación ...
15
tesis doctoral
Publicado 2020
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La Dirección Ejecutiva de Epidemiología de la DIRESA Junín requiere de la implementación de modelos de predicción que contribuyan con la toma de decisiones clínicas, es así que habiéndose identificado que entre los años 2010 y julio del 2019 el 91.75% de las muertes perinatales estuvieron asociadas a “ciertas afecciones originadas en el periodo perinatal”, el objetivo de esta investigación fue en primer lugar desarrollar modelos de predicción de mortalidad perinatal y luego determinar la diferencia entre el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático basados en técnicas supervisadas, ello con la finalidad de poder tomar decisiones preventivas para evitar estos eventos no deseados. El tipo de investigación fue de enfoque cuantitativo y el diseño correspondió al no experimental retrospectivo porque se trabajó con datos históricos de casos de muerte perinatal ...
16
tesis de grado
Publicado 2010
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En la presente tesis se aplica la predicción de la presión de poros (PPP), importante aspecto de la geomecánica, para identificar zonas inestables y dar el soporte técnico correspondiente en las acciones correctivas y/o proactivas. Con el objeto de mantener la estabilidad de las paredes de un pozo en la optimización de la perforación petrolera y analizar el origen, las causas y los indicadores de las presiones anormales (sobrepresurizadas y subpresurizadas). Y de esta forma explicar, aplicar y comparar los diferentes métodos de cálculo y calibración para la predicción de la presión de poros PPP que se utilizan actualmente en la industria de la expliración y explotación de hidrocarburos en el mundo. Estos métodos de predicción fueron aplicados a un pozo petrolero que actualmente se encuentra operativo, de forma que los resultados puedan representar los eventos reales ocurri...
17
tesis de grado
Publicado 2021
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La voladura es una operación elemental en la actividad minera y su diseño está basado en diversos modelos matemáticos planteados hasta hoy, de este modo el presente trabajo se concentra en hallar un modelo de predicción de vibraciones, producto de una voladura, para un terreno determinado en la unidad minera Toquepala, mediante datos reales obtenidos de los diferentes ensayos realizados. De la misma manera, se complementa con la comparación entre los cálculos efectuados con la data real y los resultados teóricos. Utilizando como datos base la carga explosiva y la distancia a la cual se realizó el monitoreo de vibraciones se obtuvieron datos como frecuencias y velocidades que, con un mayor análisis y un estudio adecuado nos llevaron a los objetivos planteados, aplicando el modelo de predicción de vibración de Devine. De este modo nos concentramos en el análisis y monitoreo de...
18
tesis de grado
Publicado 2021
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La voladura es una operación elemental en la actividad minera y su diseño está basado en diversos modelos matemáticos planteados hasta hoy, de este modo el presente trabajo se concentra en hallar un modelo de predicción de vibraciones, producto de una voladura, para un terreno determinado en la unidad minera Toquepala, mediante datos reales obtenidos de los diferentes ensayos realizados. De la misma manera, se complementa con la comparación entre los cálculos efectuados con la data real y los resultados teóricos. Utilizando como datos base la carga explosiva y la distancia a la cual se realizó el monitoreo de vibraciones se obtuvieron datos como frecuencias y velocidades que, con un mayor análisis y un estudio adecuado nos llevaron a los objetivos planteados, aplicando el modelo de predicción de vibración de Devine. De este modo nos concentramos en el análisis y monitoreo de...
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tesis de grado
Publicado 2019
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El presente trabajo de tesis titulada “Predicción de propiedades mecánicas de suelos utilizando redes neuronales artificiales”, consiste en realizar la predicción de propiedades mecánicas de suelos (valor relativo de soporte CBR al 100%, 95%, Optimo contenido de humedad, Máxima densidad seca) utilizando modelos neuronales (Redes Neuronales Artificiales), a partir de sus propiedades índices del suelo (Granulometría, límites de consistencia). Para alcanzar el objetivo de la investigación, se realizó la recopilación y desarrollo de una base de datos de las propiedades mecánicas y físicas del suelo de los estudios y proyectos definitivos realizados por Provias Nacional.
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tesis de grado
Publicado 2021
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En el presente trabajo de investigación propuesto tiene como objetivo la predicción del Estado de Carga de Baterías de equipos energizados por paneles solares en sector minero, mediante técnicas de aprendizaje supervisado automático. Se cuenta con un sistema de monitoreo que registra cada variable de energía programado en el sistema fotovoltaico, por el cual se realizó un análisis de los datos extraídos del sistema de monitoreo. Los datos fueron evaluados mediante técnicas de aprendizaje supervisado automático por medio de la herramienta RapidMiner cuyo promedio de predicción fue un 90.12 %. Se eligió la técnica de aprendizaje supervisado automático más adecuada para la predicción del estado de carga de las baterías para sistemas fotovoltaicos, cuya técnica elegida fue desarrollada utilizando la librería Tensorflow y el lenguaje de programación Python. Se hizo un an...
