Sistema inteligente para predicción de variables climáticas locales

Abstract

Esta tesis diseña y analiza un sistema para la predicción de variables climáticas, identificando los factores esenciales para el pronóstico del clima y la influencia de los microclimas en actividades económicas dependientes de las condiciones meteorológicas. Se implementa un sistema basado en la comparación de sensores, microcontroladores y microcomputadoras, priorizando la optimización de costos para garantizar su accesibilidad. Además, se desarrolla una base de datos robusta mediante la integración de información historia y datos obtenidos tras la implementación del sistema, destacando la importancia del equilibrio, preprocesamiento y depuración para mejorar la confiabilidad de la información. Se entrenan y comparan cinco modelos de aprendizaje automático para clasificación, evaluándolos con bases de datos de distintas dimensiones y etiquetas para seleccionar el algoritmo más eficiente. Finalmente, se diseña una interfaz gráfica que visualiza los valores recopilados por los sensores, las predicciones generadas y la probabilidad asociada a cada pronóstico.