| dc.contributor | Cruz De La Cruz, Jose Emmanuel | |
| dc.creator | Condori Ramos, Yenny Vanesa | |
| dc.date | 2022-11-16T19:38:14Z | |
| dc.date | 2022-11-16T19:38:14Z | |
| dc.date | 2022-11-17 | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-08T19:46:36Z | |
| dc.date.available | 2024-05-08T19:46:36Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/19165 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9367089 | |
| dc.description | El objetivo de este trabajo fue diseñar una red neuronal para analizar la actividad de series temporales de irradiancia ultravioleta en el distrito de Puno. Por ello, se tuvo en cuenta los efectos positivos y nocivos de los rayos ultravioleta en la región, y se desarrolló una red neuronal que permitió el análisis del comportamiento del fenómeno en estudio, utilizando la inteligencia artificial que brindó información confiable a través del modelamiento con las redes neuronales. La utilidad del estudio abarca campos de la ciencia y la tecnología, como la medicina, el uso de energías renovables, la investigación meteorológica y otros. La red neuronal tuvo un entrenamiento que le permitió aprender de los datos obtenidos del entorno, pudo identificar patrones y secuencias que eventualmente pudo interpretar para hacer predicciones, evaluaciones e información específica. A través de la investigación no experimental, se evaluó el análisis de redes neuronales. En consecuencia, se desarrolló completamente una red neuronal, que proporcionó información con datos que definan nuevos conocimientos. El diseño se implementó en un prototipo y registro de variables de estudio; para ello se necesitó herramientas y metodologías que permitió realizar el respectivo análisis. Se ha definido que, usando variables meteorológicas como la iluminancia, la temperatura y la humedad; es posible predecir una variable booleana de la irradiancia ultravioleta, dónde 1 representa altos índices de irradiancia ultravioleta y 0 representa bajos índices de la misma irradiancia, teniendo en cuenta las ventajas y desventajas que influye en la salud y la ciencia. Usando tres variables independientes se tiene el mejor valor de error cuadrático medio para la evaluación de datos de prueba (0.02192), con respecto al uso de dos variables independientes (0.02973) y al uso de una variable independiente (0.02274). | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional del Altiplano | |
| dc.publisher | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es | |
| dc.source | Universidad Nacional del Altiplano | |
| dc.source | Repositorio Institucional - UNAP | |
| dc.subject | Red neuronal | |
| dc.subject | Red neuronal de avance | |
| dc.subject | Radiación ultravioleta | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05 | |
| dc.title | Diseño de una red neuronal para el análisis del comportamiento de la serie temporal de la radiación ultravioleta en el distrito de Puno | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
