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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorMartin Alfonso Gutierrez Lopezes_ES
dc.creatorMartín Muñoz Mandujanoes_ES
dc.date2021-01-01-
dc.date.accessioned2020-12-07T18:54:18Z-
dc.date.available2020-12-07T18:54:18Z-
dc.date.issued2021-01-01-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/2473-
dc.descriptionEl objetivo de la presente investigación fue el desarrollar un modelo inteligente predictivo basado en redes neuronales artificiales, capaz de pronosticar el momento e intensidad de una precipitación, mediante el uso de variables climatológicas estocásticas, partiendo de la pregunta ¿Es posible el realizar un pronóstico preciso sobre el momento e intensidad de una precipitación? A lo largo de la investigación se emplearon datos pertenecientes a la red de monitoreo CIAQ y de la red de monitoreo de EMAS propiedad de CONAGUA. La investigación fue realizada empleando la metodología basada en diseño ya que permitió tener una mayor flexibilidad en cuanto a las etapas. Se diseñó un modelo matemático para el pronóstico de precipitaciones y mediante las variables involucradas en dicho modelo se desarrolló un modelo inteligente predictivo capaz de pronosticar la intensidad de la precipitación a lo largo del tiempo. A partir de los resultados obtenidos se concluyó que es posible obtener un pronóstico de hasta 8 horas empleando el modelo matemático y que mediante el modelo inteligente predictivo se obtiene una precisión del 99.9903%. Además, se concluyó que el modelo inteligente predictivo podría ser mejorado en gran medida pronosticando la intensidad de precipitación mediante una escala de diferentes intensidades (es decir una clasificación) y no de forma numérica.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectRedes Neuronaleses_ES
dc.subjectHidroinformáticaes_ES
dc.subjectPrecipitacioneses_ES
dc.subjectCiencias de la Computaciónes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleModelo inteligente predictivo basado en redes neuronales artificiales para el pronóstico de momento e intensidad de precipitaciones.es_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidCURPes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorMUMM960623HGTXNR04es_ES
dc.contributor.identificadorGULM660416HDFTPR04es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Sistemas Computacionaleses_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Sistemas Computacionales

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