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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorMartín Alfonso Gutiérrez Lópezes_ES
dc.contributorHugo Jiménez Hernándezes_ES
dc.contributorRicardo Chaparro Sánchezes_ES
dc.contributorJuan Pablo Molina Aguilares_ES
dc.contributorJosé Alfredo Acuña Garcíaes_ES
dc.creatorMartín Muñoz Mandujanoes_ES
dc.date.accessioned2024-04-29T16:30:22Z-
dc.date.available2024-04-29T16:30:22Z-
dc.date.issued2024-04-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10423-
dc.descriptionEl pronóstico de precipitaciones ha sido una preocupación constante para la humanidad desde la antigüedad, dada su importancia en la vida diaria, tanto para la gestión de recursos hídricos como para la prevención de catástrofes naturales. La ausencia de un mecanismo confiable y preciso para predecir el inicio de las precipitaciones ha motivado la presente investigación, cuyo objetivo es desarrollar un algoritmo hidroinformático para el pronóstico de precipitaciones, orientado a su futura implementación en sistemas de alerta temprana. El área de estudio se centra en la zona metropolitana del Estado de Querétaro, y se fundamenta en el modelo de pronóstico CRHUDA. Utilizando una metodología de investigación basada en diseño, se generaron múltiples iteraciones en la fase de desarrollo y pruebas, explorando diversas soluciones desde la comprobación y análisis de sensibilidad del modelo CRHUDA, hasta el desarrollo de una red neuronal artificial LSTM para predecir el inicio de la precipitación. Este proceso culminó en la conclusión de la necesidad de crear una arquitectura completa que, siguiendo principios de arquitectura de software, permitiera generar una solución robusta, mantenible y capaz de ofrecer pronósticos más precisos que los obtenidos mediante un único modelo.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectArquitectura de Softwarees_ES
dc.subjectHidroinformáticaes_ES
dc.subjectPronósticoes_ES
dc.subjectRedes Neuronales Artificialeses_ES
dc.subject.classificationIngeniería y Tecnologíaes_ES
dc.titleAlgoritmo para pronóstico de precipitaciones en tiempo real basado en el modelo predictivo CRHUDA.es_ES
dc.typeTesis de doctoradoes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificadorhttps://orcid.org/0000-0003-3464-4456es_ES
dc.contributor.identificadorhttps://orcid.org/0000-0003-2770-8642es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSecretarioes_ES
dc.contributor.roleVocales_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.degree.nameDoctorado en Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelDoctoradoes_ES
Aparece en: Doctorado en Ciencias de la Computación

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