Modelos de predicción para el caudal del río Chira en la estación Ardilla

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dc.contributor.advisorSánchez Rodríguez-Morcillo, Ismaeles
dc.contributor.authorSeminario Gastelo, Julio Germanes
dc.contributor.otherUniversidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Instituto de Hidráulica, Hidrología e Ingeniería Sanitaria.es
dc.coverage.spatialRío Chira (Piura), Perúes
dc.date.accessioned2021-06-15T16:11:43Z
dc.date.available2021-06-15T16:11:43Z
dc.date.issued2021-06-15es
dc.date.submitted2021-05es
dc.description.abstractLa presente tesis tiene como objetivo encontrar un modelo univariante que permita predecir el caudal del río Chira en la estación Ardilla, aguas arriba del Reservorio de Poechos, ubicado en la ciudad de Sullana (Piura, Perú), principal infraestructura para la gestión de los recursos hídricos, cuyo fin es estimar el caudal a la entrada del embalse de Poechos. Por lo que, se realiza un análisis estocástico de las series de tiempo de caudales promedio con frecuencia diaria y semanal en la estación Ardilla para el periodo de 1951 a 2017. En tanto, se compara modelos ARIMA y de suavización exponencial mientras que, para evaluar la capacidad predictiva de los modelos, se utilizan métricas como el error cuadrático medio, el error absoluto medio y el coeficiente de determinación. La comparativa incluye la evaluación de los indicadores en diez horizontes de predicción, una segunda evaluación diferenciando las predicciones por estaciones y la última evalúa el rendimiento de las predicciones en función del valor del caudal. Con lo cual, se selecciona el modelo ARIMA (1,1,1) como método de predicción para la serie temporal del caudal promedio con frecuencia diaria y el modelo ARIMA (1,1,1)(0,1,1) es seleccionado como el método de predicción óptimo para la serie de caudal promedio semanal. Se concluye que la metodología ARIMA constituye una herramienta útil para la predicción del caudal del río Chira, sin considerar variables hidrológicas distintas al caudal. Por lo demás, los modelos resultantes de la investigación permiten la anticipación al caudal del río de una manera rápida y sencilla al prescindir de variables independientes.es
dc.format.extent2,86 MBes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.identifier.citationSeminario, J. (2021). Modelos de predicción para el caudal del río Chira en la estación Ardilla (Tesis para optar el título de Ingeniero Industrial y de Sistemas). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Piura, Perú.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11042/4986
dc.languageEspañoles
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Piuraes
dc.publisher.countryPEes
dc.relation.publishversion1es
dc.relation.requiresAdobe Readeres
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.holderJulio German Seminario Gasteloes
dc.rights.licenseCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacionales
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad de Piuraes
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEPes
dc.subjectMedición de corrienteses
dc.subjectChira, Río (Piura, Perú) -- Investigacioneses
dc.subjectPoechos, Represa de (Piura, Perú) -- Investigacioneses
dc.subject.ddc627.12es
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11es
dc.titleModelos de predicción para el caudal del río Chira en la estación Ardillaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
renati.advisor.cext001273850
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-7061-7805es
renati.author.dni70984289
renati.discipline722076es
renati.jurorArteaga Núñez, Franciscoes
renati.jurorAlvarado Pérez, Eugenioes
renati.jurorSánchez Rodríguez-Morcillo, Ismaeles
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
thesis.degree.disciplineIngeniería Industrial y de Sistemases
thesis.degree.grantorUniversidad de Piura. Facultad de Ingenieríaes
thesis.degree.nameIngeniero Industrial y de Sistemases
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