Políticas   Declaración de Budapest  
 

Predicción de la dosificación de coagulantes mediante random forest en la PTAP Miguel de la Cuba Ibarra

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorLópez Gonzales, Javier Linkolk
dc.contributor.authorGonzales Medina, Ronny Iván
dc.contributor.authorMorán Silva, Rosa María
dc.date.accessioned2025-03-20T21:19:13Z
dc.date.available2025-03-20T21:19:13Z
dc.date.embargoEnd2027-01-13
dc.date.issued2025-01-31
dc.description.abstractEl agua potable es un recurso esencial para la humanidad con un impacto ambiental significativo. Por lo tanto, su tratamiento debe ser una prioridad. La redicción de la dosis de coagulantes mediante modelos y técnicas de Machine Learning permite mejorar la eficiencia y reducir los costos en el tratamiento del agua. Este enfoque debe ser implementado y evaluado, especialmente en países con recursos limitados. En este estudio, se aplicó el modelo de Random Forest para optimizar la predicción de la dosificación de coagulantes en la PTAP Miguel de la Cuba Ibarra. Los resultados obtenidos muestran que el modelo RF es adecuado para predecir niveles de turbidez de agua decantada y con la plataforma digital permite generar diferentes curvas de dosificación para la toma de decisiones en el menor tiempo posible.
dc.description.escuelaEscuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacionPredicción estadística
dc.description.sedeLima
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/8576
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectPredicción de la dosificación de coagulantes
dc.subjectRandom forest
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.titlePredicción de la dosificación de coagulantes mediante random forest en la PTAP Miguel de la Cuba Ibarra
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni46071566
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0847-0552
renati.author.dni29731966
renati.author.dni43515961
renati.discipline542039
renati.jurorPacheco Espinoza, Junior Israel
renati.jurorAbanto Ramírez, Carlos Daniel
renati.jurorHuanca Lopez, Lizeth Geanina
renati.jurorTocto Cano, Esteban
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloSegundaEspecialidad
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineSegunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura
thesis.degree.nameSegunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística para Investigación

Archivos

Bloque original
Mostrando 1 - 3 de 3
No hay miniatura disponible
Nombre:
Reporte de similitud.pdf
Tamaño:
1.74 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Ronny_Tesis_Especialidad_2025.pdf
Tamaño:
732.17 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
No hay miniatura disponible
Nombre:
Autorización.pdf
Tamaño:
117.1 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Bloque de licencias
Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Segunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística Aplicada Para Investigación