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dc.contributor.advisorLópez Gonzales, Javier Linkolk
dc.contributor.authorQuispe Sanchez, Flor Vicky
dc.contributor.authorSalcedo Esquen, Eddy Albino
dc.date.accessioned2024-05-29T14:28:41Z
dc.date.available2024-05-29T14:28:41Z
dc.date.issued2024-03-26
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7543
dc.description.abstractEl aumento de los niveles globales de ozono en las últimas décadas ha perjudicado la salud humana. Lima, Perú, es una de las diez ciudades de América del Sur con los peores niveles de contaminación del aire. Por lo tanto, la elaboración de modelos y pronósticos eficientes y precisos son fundamentales para las concentraciones de ozono en Lima. Para este propósito, utilizamos los datos de concentración de ozono por hora en áreas metropolitanas, para pronósticos de concentración de ozono de varios pasos (uno, dos, tres y siete días de anticipación). Para ello, dividimos la serie horaria del ozono en dos nuevos componentes: determinista y estocástico. Para verificar el desempeño de la metodología propuesta, evaluamos modelos en cuatro horizontes de pronóstico diferentes y calculamos seis errores medios de precisión diferentes, una prueba estadística y evaluaciones gráficas. Los diversos resultados de pronóstico fuera de la muestra de horizonte para los datos considerados sugieren que la técnica de pronóstico basada en componentes propuesta proporciona una ganancia altamente consistente, precisa y eficiente. El modelo NPAR tuvo el error mínimo previsto y el mejor impacto predictivo en comparación con los demás propuestos Esto puede ampliarse a otros distritos de Lima, otras regiones del Perú e incluso a nivel global para evaluar la eficacia del enfoque propuesto de modelado y pronóstico basado en componentes.en_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectPrevisión del ozono con varios pasos adelanteen_ES
dc.subjectSalud globalen_ES
dc.subjectModelo de regresión lineal múltipleen_ES
dc.subjectModelos de series temporalesen_ES
dc.subjectTécnica de previsión basada en componentesen_ES
dc.titlePronóstico a corto plazo de la concentración de ozono en Lima metropolitana utilizando una combinación híbrida de modelos de series de tiempoen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Ambientalen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameIngeniero Ambientalen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03en_ES
dc.description.sedeLIMAen_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería Ambientalen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionGestión Ambientalen_ES
renati.advisor.dni46071566
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0847-0552en_ES
renati.author.dni72367868
renati.author.dni71919778
renati.discipline521066en_ES
renati.jurorGutierrez Rodríguez, Iliana Del Carmen
renati.jurorFernández Rojas, Joel Hugo
renati.jurorPérez Carpio, Jackson Edgardo
renati.jurorPoma Porras, Orlando Alan
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
dc.date.embargoEnd2026-03-26
dc.publisher.countryPEen_ES


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