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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorDaniel Cantón Enríquezes_ES
dc.contributorDaniel Cantón Enríquezes_ES
dc.contributorMartha Leticia Otero Lópezes_ES
dc.contributorHugo Jiménez Hernándezes_ES
dc.contributorDiana Margarita Córdova Esparzaes_ES
dc.contributorAlfonso Gutiérrez Lópezes_ES
dc.creatorCarlo Giovanni Cetina Camachoes_ES
dc.date2023-06-01-
dc.date.accessioned2023-11-16T18:42:51Z-
dc.date.available2023-11-16T18:42:51Z-
dc.date.issued2023-06-01-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9730-
dc.descriptionEl agua es uno de los recursos más importantes para la vida en el planeta. No obstante, la disponibilidad de esta ha ido mermando como consecuencia de la contaminación. Por lo tanto, el monitoreo de parámetros de control del agua es importante. Debido a esto, la estimación de parámetros del agua, para determinar su calidad, ha ido en aumento. Este proyecto de tesis presenta el desarrollo de un modelo que implementa un proceso estocástico basado en Regresión Lineal Múltiple (RLM) para la estimación de valores del Oxígeno Disuelto (OD). En primera instancia, se implementa la transformación de doble potencia (T2P) a los datos originales con el fin de que las variables explicativas y la variable dependiente presenten una distribución normal. Después, se realiza la separación de los datos en dos conjuntos: entrenamiento (80%) y prueba (20%). Posterior a esto, se aplicó la RLM haciendo uso del método de mínimos cuadrados con el fin de encontrar una función, a partir de las variables explicativas, que describa a la variable dependiente. Los parámetros de pH, Temperatura (T) y Porcentaje de Saturación del Oxígeno Disuelto (%SatOD) se usaron como variables explicativas. Por último, se implementaron las métricas de Coeficiente de Determinación (R^2) y Raíz del Error Cuadrático Medio (RECM), para evaluar el rendimiento del algoritmo propuesto.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherFacultad de Informáticaes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectIngeniería y Tecnologíaes_ES
dc.subjectCiencias Tecnológicases_ES
dc.subjectCiencia de los ordenadoreses_ES
dc.subjectTransformada Box-Coxes_ES
dc.subjectRegresión Lineal Múltiplees_ES
dc.subjectOxígeno Disueltoes_ES
dc.subjectNormalidades_ES
dc.titleAlgoritmo estocástico, con enfoque regresivo, para estimar medidas del oxígeno disuelto en el aguaes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidCURPes_ES
dc.contributor.tidCURPes_ES
dc.creator.identificadorCECC970204HDFTMR00es_ES
dc.contributor.identificadorCAED921016HOCNNN08es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSinodales_ES
dc.contributor.roleSinodales_ES
dc.contributor.roleSinodales_ES
dc.contributor.roleSinodales_ES
dc.contributor.roleSinodales_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Informáticaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias de la Computación

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