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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/54833 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorTansini, Libertad-
dc.contributor.advisorMoscatelli, Sandro-
dc.contributor.authorChiazzo, Ignacio-
dc.contributor.authorGarcía, Felipe-
dc.contributor.authorLeopold, Guillermo-
dc.coverage.spatialUruguayes
dc.date.accessioned2026-05-07T17:49:40Z-
dc.date.available2026-05-07T17:49:40Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationChiazzo, I., García, F. y Leopold, G. Relevamiento y obtención de datos sobre emergencias en Uruguay para análisis predictivo [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2016.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/54833-
dc.description.abstractUruguay, a pesar de ser uno de los países más estables en materia de desastres naturales, sufre de manera recurrente de inundaciones dentro de su territorio, los cuales repercuten negativamente principalmente en su población, pero también en su economía debido a pérdidas materiales. Por lo tanto, resulta deseable poder predecirlas con la mayor exactitud posible y minimizar sus consecuencias a todo nivel. Los datos públicos que el estado Uruguayo expone sobre meteorología y el estado de sus corrientes fluviales no son en todos los casos claros ni consistentes, y en algunos, casi inexistentes. Interesa entonces investigar sobre su disponibilidad y la posibilidad de consumirlos y almacenarlos en un data warehouse central con una calidad aceptable para su posterior uso en análisis predictivo. Con esas dos premisas, se plantea el siguiente trabajo como proyecto de grado divido en tres objetivos principales a cumplir. En una primera etapa, el objetivo es el de realizar una investigación sobre los datos públicos disponibles y explorar y establecer medios para obtener aquellos no disponibles, tanto históricos como del presente de manera continua. Como segunda etapa, se propone procesar dichos datos para darles una mayor calidad calidad y almacenarlos de manera adecuada y de que resulten útiles de alguna manera para asistir decisiones. Se logró una base de datos muy amplia, con más de un millón de registros concernientes a condiciones climatológicas que afectan a los eventos de inundación en el período 1983-2014. En la última etapa del proyecto se investigan técnicas de predicción en base a estadística, llamadas de aprendizaje automático, mostrando el potencial de los datos obtenidos y procesados a la hora de monitorear este tipo de desastres. Luego de las pruebas se seleccionó el algoritmos de clasificación SVC con kernel RBF por tener mejor precisión y dar menor error en la mayoría de los casos de prueba. Para desplegar geolocalizadamente éstas predicciones y gestionar los datos almacenados, se desarrolla además una pequeña aplicación web con un sistema de información geográfica integrado para mostrar de manera gráfica las posibles inundaciones en el territorio de alguno de los 19 departamentos por separado y con la posibilidad de una ejecución aplicada a todo el país con el fin de obtener un panorama general del territorio nacional.es
dc.format.extent105 p. + 2 anexoses
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoeses
dc.publisherUdelar.FI.es
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectDesastres Naturaleses
dc.subjectInundaciónes
dc.subjectRiesgoes
dc.subjectPredicciónes
dc.subjectAprendizaje Automáticoes
dc.subjectSIG (Sistema de Información Geográfica)es
dc.subjectData Warehousees
dc.subjectObtención de datoses
dc.subjectLimpieza de datoses
dc.subjectCalidad de datoses
dc.titleRelevamiento y obtención de datos sobre emergencias en Uruguay para análisis predictivoes
dc.typeTesis de gradoes
dc.contributor.filiacionChiazzo Ignacio, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionGarcía Felipe, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacionLeopold Guillermo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
thesis.degree.grantorUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingenieríaes
thesis.degree.nameIngeniero en Computaciónes
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
Aparece en las colecciones: Tesis de grado - Instituto de Computación

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