Sistema inteligente basado en Machine Learning para la predicción de inundaciones en zonas agrícolas del Perú

Abstract

El proyecto tuvo como propósito el desarrollo de un sistema inteligente basado en Machine Learning para el pronóstico de inundaciones en zonas agrícolas del Perú. Para realizar el proceso de pronóstico y evaluar su eficiencia, se emplearon tres indicadores de precisión, raíz del error cuadrático medio (RMSE) y error de porcentaje medio absoluto (MAPE), a través de la aplicación de redes neuronales de memoria a corto plazo largo (LSTM). Por lo que se determinó, que el sistema obtuvo una eficiencia superior al 94% en la precisión, una raíz del error cuadrático medio inferior a 8 y error de porcentaje medio absoluto inferior al 9% en todos los pronósticos y factores de inundación, Finalmente, se ha logrado determinar que la implementación del sistema inteligente basado en Machine Learning para el pronóstico de inundaciones ha proporcionado predicciones eficientes y con un alto porcentaje de precisión.