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Diseño e implementación de un sistema de medición y pronóstico de radiación ultravioleta utilizando Internet de las cosas y Machine Learning

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dc.contributor.advisor Soto Cordova, Martin Moises
dc.contributor.author Mujaico Mariano, Anderson Abel
dc.date.accessioned 2020-11-24T22:29:10Z
dc.date.available 2020-11-24T22:29:10Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://repositorio.uch.edu.pe/handle/uch/521
dc.description.abstract La radiación ultravioleta (UV) que incide sobre la superficie terrestre es un componente importante para la formación de la fotosíntesis en las plantas y contribuye en la formación de la vitamina D en los seres humanos. Sin embargo, elevados niveles de esta radiación y sobre todo una exposición prolongada, sin protección apropiada, puede llevar a un riesgo para la salud humana; generando cáncer de piel, alteraciones oculares y otros. Por ello, con la finalidad de asociar los riesgos sea establecido rangos o niveles del denominado Índice de Radiación Ultravioleta (IUV). La presente tesis consiste en el diseño y la implementación de un sistema electrónico para realizar la medición y el pronóstico de la evolución de los niveles de la radiación ultravioleta, utilizando para ello la tecnología de Internet de las cosas (IoT) y los algoritmos de Machine Learning (ML). Para ello, se utiliza un sensor especializado para medir la intensidad de la radiación UV y entregar una señal analógica correspondiente a la intensidad a un microcontrolador con capacidad de comunicaciones de datos. Contando así con una plataforma de adquisición y transmisión de datos por Internet a un servidor web de IoT en la nube donde se almacena los datos en determinados periodos prefijados y se analizan mediante un algoritmo de modelado predictivo. Finalmente, cabe señalar que bajo este proyecto se obtiene un pronóstico a corto plazo sobre el índice de radiación ultravioleta, para alertar y tomar medidas de prevención y así evitar o reducir algunos problemas de salud ocasionados por esta radiación. en_PE
dc.description.uri Tesis en_PE
dc.format application/pdf en_PE
dc.language.iso spa en_PE
dc.publisher Universidad de Ciencias y Humanidades en_PE
dc.relation info:eu-repo/semantics/bachelorThesis en_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_PE
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ en_PE
dc.source UNIVERSIDAD DE CIENCIAS Y HUMANIDADES en_PE
dc.source Repositorio Institucional - UCH en_PE
dc.subject Índice de Radiación Ultravioleta (IUV) en_PE
dc.subject Internet de las cosas (IoT) en_PE
dc.subject WeMos D1 mini ESP8266 en_PE
dc.subject Machine Learning (ML) en_PE
dc.subject Algoritmo de modelado predictivo en_PE
dc.title Diseño e implementación de un sistema de medición y pronóstico de radiación ultravioleta utilizando Internet de las cosas y Machine Learning en_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis en_PE
thesis.degree.name Ingeniero Electrónico con Mención en Telecomunicaciones en_PE
thesis.degree.grantor Universidad de Ciencias y Humanidades. Facultad de Ciencias e Ingeniería en_PE
thesis.degree.level Titulo Profesional en_PE
thesis.degree.discipline Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica con Mención en Telecomunicaciones en_PE
thesis.degree.program Titulo Profesional en_PE


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