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Prototipo de sistema automatizado basado en machine learning para mejorar calidad del aire acondicionado usando luz ultravioleta en el fundo uresk restaurant- recepciones
dc.contributor.advisor | Chamán Cabrera, Lucía Isabel | es_PE |
dc.contributor.author | Castañeda Gonzales, Víctor Alfonso | es_PE |
dc.date.accessioned | 2024-09-12T17:24:09Z | |
dc.date.available | 2024-09-12T17:24:09Z | |
dc.date.issued | 2024-05-28 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12893/13378 | |
dc.description.abstract | La finalidad de la investigación es diseñar un prototipo de sistema automatizado basado en machine learning para mejorar la calidad del aire acondicionado usando luz ultravioleta en el fundo Uresk Restaurant- Recepciones. Actualmente el aire en los hoteles, centros comerciales, hospitales, clínicas, etc, son proporcionados por equipos mecánicos lo que conlleva a que estos aires no tengan la pureza adecuada, e incluso el aire que se encuentra en nuestra atmosfera tiene partículas contaminantes, que desencadenan en enfermedades pulmonares, como neumonía, bronquitis crónicas, Asma bronquial, enfermedades que muchas veces terminan en pérdidas humanas. El estudio es aplicada, cuantitativo no experimental. Se llevaron a cabo a través de fuentes de análisis documental, análisis de contenido y tecnología de investigación, utilizando el programa Tia Portal V15.1 y el PLC Siemens 1200. Los hallazgos evidencian que, a través de la simulación, los dispositivos seleccionados tienen el potencial de funcionar correctamente y adaptarse a las características y exigencias del procedimiento para la gestión del aire acondicionado mediante inteligencia artificial. Además que, usando el machine learning el porcentaje de aprendizaje es al 100%, esto es gracias al aprendizaje constanste que se implemento, el usar un aprendizaje constante y mezclarlo con el aprendizaje profundo. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights | Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | * |
dc.subject | Rasberry pi | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | Análisis predictivo | es_PE |
dc.title | Prototipo de sistema automatizado basado en machine learning para mejorar calidad del aire acondicionado usando luz ultravioleta en el fundo uresk restaurant- recepciones | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Electrónico | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo - Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Electrónica | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00 | es_PE |
renati.author.dni | 47387271 | |
renati.advisor.dni | 40866057 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-2901-1427 | es_PE |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 712026 | es_PE |
renati.juror | Ramírez Castro, Manuel Javier | es_PE |
renati.juror | Romero Cortez, Oscar Ucchelly | es_PE |
renati.juror | Nombera Lossio, Martín Augusto | es_PE |
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Ingeniería Electrónica [238]