1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Licenciatura
3. Sinaloa
4. Instituto Tecnológico de Culiacán (Licenciatura)
5. INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Título :	OPTIMIZACIÓN DE SITIOS DE MUESTREO DE SINALOA EN AGUAS SUPERFICIALES IMPLEMENTANDO APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Autor :	PÉREZ RAMÍREZ, EDGAR MICHEL
metadata.dc.subject.other:	OSMIAA CONAGUA RENAMECA IA Machine Learning Clustering HCA PCA CSV
Fecha de publicación :	2025-09-23
Editorial :	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Culiacán
Descripción :	En respuesta a esta problemática, se propone OSMIAA (Optimización de Sitios de Muestreo de Sinaloa en aguas superficiales Implementando Aprendizaje Automático), una aplicación web que permite obtener y visualizar de forma más accesible los resultados obtenidos tras haber aplicado algoritmos de aprendizaje no supervisado, específicamente técnicas de agrupamiento de datos (clustering). Esto se logró con la clasificación de los sitios de muestreo con base en el nivel de calidad del agua que poseen para facilitar su posterior análisis y comparación. OSMIAA partió de una base de datos proporcionada por la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA), la cual contiene información sobre parámetros físicos, químicos y biológicos recolectados en diversos puntos geográficos del estado de Sinaloa. El proceso comenzó con la organización y limpieza de los datos, seguido de la creación de una matriz numérica, donde cada valor correspondía al promedio de los registros obtenidos en cada sitio de muestreo. A lo largo del estudio, se realizaron múltiples pruebas, desde análisis centrados en un solo municipio (Ahome), hasta la integración de todos los sitios del estado. En este contexto, se implementaron ciertos algoritmos de agrupamiento con el fin de entender su funcionamiento general y comparar los resultados generados. Como resultado final, se desarrolló una aplicación web interactiva que permite al usuario seleccionar los parámetros a considerar, elegir el algoritmo de agrupamiento a utilizar, ajustar sus configuraciones, visualizar los resultados directamente en un mapa del estado, entre otras funcionalidades.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Aparece en las colecciones:	INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

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