dc.contributor | Soto Cordova, Martin Moises | |
dc.date.accessioned | 2020-11-24T22:29:10Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-31T19:05:44Z | |
dc.date.available | 2020-11-24T22:29:10Z | |
dc.date.available | 2023-05-31T19:05:44Z | |
dc.date.created | 2020-11-24T22:29:10Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier | http://repositorio.uch.edu.pe/handle/uch/521 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6495821 | |
dc.description.abstract | La radiación ultravioleta (UV) que incide sobre la superficie terrestre es un componente importante para la formación de la fotosíntesis en las plantas y contribuye en la formación de la vitamina D en los seres humanos. Sin embargo, elevados niveles de esta radiación y sobre todo una exposición prolongada, sin protección apropiada, puede llevar a un riesgo para la salud humana; generando cáncer de piel, alteraciones oculares y otros. Por ello, con la finalidad de asociar los riesgos sea establecido rangos o niveles del denominado Índice de Radiación Ultravioleta (IUV). La presente tesis consiste en el diseño y la implementación de un sistema electrónico para realizar la medición y el pronóstico de la evolución de los niveles de la radiación ultravioleta, utilizando para ello la tecnología de Internet de las cosas (IoT) y los algoritmos de Machine Learning (ML). Para ello, se utiliza un sensor especializado para medir la intensidad de la radiación UV y entregar una señal analógica correspondiente a la intensidad a un microcontrolador con capacidad de comunicaciones de datos. Contando así con una plataforma de adquisición y transmisión de datos por Internet a un servidor web de IoT en la nube donde se almacena los datos en determinados periodos prefijados y se analizan mediante un algoritmo de modelado predictivo. Finalmente, cabe señalar que bajo este proyecto se obtiene un pronóstico a corto plazo sobre el índice de radiación ultravioleta, para alertar y tomar medidas de prevención y así evitar o reducir algunos problemas de salud ocasionados por esta radiación. | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad de Ciencias y Humanidades | |
dc.relation | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.source | UNIVERSIDAD DE CIENCIAS Y HUMANIDADES | |
dc.source | Repositorio Institucional - UCH | |
dc.subject | Índice de Radiación Ultravioleta (IUV) | |
dc.subject | Internet de las cosas (IoT) | |
dc.subject | WeMos D1 mini ESP8266 | |
dc.subject | Machine Learning (ML) | |
dc.subject | Algoritmo de modelado predictivo | |
dc.title | Diseño e implementación de un sistema de medición y pronóstico de radiación ultravioleta utilizando Internet de las cosas y Machine Learning | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |