Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11646Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Olmos Guerrero, Héctor Antonio%389324 | - |
| dc.contributor.author | Barrueta Pena, Zaylin | - |
| dc.creator | Barrueta Pena, Zaylin%1273945 | - |
| dc.date.accessioned | 2026-01-12T15:18:04Z | - |
| dc.date.available | 2026-01-12T15:18:04Z | - |
| dc.date.issued | 2025-01-14 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11646 | - |
| dc.description | La temperatura atmosférica impacta directamente en la calidad de vida y el ambiente urbano [1]-[3]. Cuando las temperaturas en una ciudad superan a las de las zonas rurales circundantes se generan Islas de Calor Urbanas (UHI, por sus siglas en inglés), fenómeno que afecta la salud pública y aumenta la demanda energética [4]. Identificar estas UHI es esencial para diseñar estrategias de mitigación que mejoren el confort térmico y reduzcan el consumo energético [5]-[8]. Este trabajo se enfoca en desarrollar modelos de redes neuronales temporales y espaciales para pronosticar las temperaturas locales en Aguascalientes a partir de datos históricos. Para ello se implementaron modelos de dinámica temporal, incluyendo tres variantes con estados previos y una Red Neuronal Diferencial (RND). Los resultados demostraron que los modelos son capaces de ofrecer predicciones precisas en general, evidenciando que un solo estado previo (RN_T_t1) es suficiente para mejorar el pronóstico respecto al modelo base; mientras que la RND capturó con mayor precisión las variaciones térmicas. Posteriormente, se diseñó un modelo diferencial espacio-temporal (RND_ET) que se combinó con la técnica de interpolación de la Distancia Inversa Ponderada (IDW, por sus siglas en inglés) para generar mapas de distribución térmica. Estos mapas identificaron una UHI en la Zona Metropolitana de Aguascalientes (ZMA), con mayor incidencia en el municipio de Aguascalientes. Además, se evaluó el impacto de la UHI en el consumo energético, revelando un incremento significativo en dicho municipio. Este enfoque proporciona una visión integral del impacto térmico en la sostenibilidad urbana, destacando la importancia de conocer las temperaturas locales para diseñar estrategias efectivas de mitigación. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.other | temperatura atmosférica, islas de calor urbanas, redes neuronales, pronóstico espacio-temporal. | es_MX |
| dc.title | Modelos de redes neuronales para el pronóstico de la temperatura atmosférica en Aguascalientes: un enfoque hacia la sostenibilidad urbana | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Rodríguez González, Pablo Tenoch%386878 | - |
| dc.folio | 0009 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico de Aguascalientes | es_MX |
| Appears in Collections: | Maestría en Ciencias en Ingeniería Ambiental | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| MCIA-0009 Tesis Zailyn Barrueta Pena.pdf Until 2999-12-03 | Cesión de derechos | 3.65 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
| MCIA -0009 Oficio Zailyn Barrueta Pena.pdf | 505.02 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is protected by original copyright |
This item is licensed under a Creative Commons License
