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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Martín Alfonso Gutiérrez López es_ES
dc.contributor Hugo Jiménez Hernández es_ES
dc.contributor Ricardo Chaparro Sánchez es_ES
dc.contributor Juan Pablo Molina Aguilar es_ES
dc.contributor José Alfredo Acuña García es_ES
dc.creator Martín Muñoz Mandujano es_ES
dc.date.accessioned 2024-04-29T16:30:22Z
dc.date.available 2024-04-29T16:30:22Z
dc.date.issued 2024-04-01
dc.identifier.uri https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10423
dc.description El 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.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad Autónoma de Querétaro es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Arquitectura de Software es_ES
dc.subject Hidroinformática es_ES
dc.subject Pronóstico es_ES
dc.subject Redes Neuronales Artificiales es_ES
dc.subject.classification Ingeniería y Tecnología es_ES
dc.title Algoritmo para pronóstico de precipitaciones en tiempo real basado en el modelo predictivo CRHUDA. es_ES
dc.type Tesis de doctorado es_ES
dc.creator.tid ORCID es_ES
dc.contributor.tid ORCID es_ES
dc.creator.identificador https://orcid.org/0000-0003-3464-4456 es_ES
dc.contributor.identificador https://orcid.org/0000-0003-2770-8642 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.contributor.role Secretario es_ES
dc.contributor.role Vocal es_ES
dc.contributor.role Suplente es_ES
dc.contributor.role Suplente es_ES
dc.degree.name Doctorado en Ciencias de la Computación es_ES
dc.degree.department Facultad de Informática es_ES
dc.degree.level Doctorado es_ES


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Nombre: IFDCC-246541 (Pdf ...
Tamaño: 882.6Kb
Formato: PDF
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