Modelo de red neuronal artificial para la predicción del fenómeno “el Niño” en la región de Piura (Perú)

• Peña Cáceres, Oscar J. M. ^[1] ; More More, Manuel A. ^[1] ; Espinoza Nima, Rudy ; Silva Marchan, Henry ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Piura
  2. [2] Universidad Nacional de Tumbes
• Localización: TECHNO REVIEW: International Technology, Science and Society Review / Revista Internacional de Tecnología, Ciencia y Sociedad, ISSN-e 2695-9933, Vol. 13, Nº. 4, 2023 (Ejemplar dedicado a: Technology that advances the future)
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Artificial neural network model for the prediction of the "El Niño" phenomenon in the region of Piura (Peru)
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• Resumen
  • español

    El Fenómeno El Niño es un evento de origen climático. En el año 2017 este evento impacto la región Piura, Perú. Las fuertes precipitaciones pluviales generaron el desborde el río Piura que afecto los distritos de Piura, Castilla, Catacaos y Cura Mori. El objetivo del estudio es identificar las variables más influyentes y disponer de un modelo que prediga la ocurrencia del Fenómeno El Niño en la región Piura, mediante el uso de Redes Neuronales Artificiales. Los resultados indican que la Temperatura Superficial del Mar es la variable más influyente. El modelo tiene una precisión del 82% de precisión.

  • English

    El Phenomenon El Niño is an event of climatic origin. In 2017 this event will impact the region Piura, Peru. The heavy rainfall generated the overflow of the Piura River that affects the districts of Piura, Castilla, Catacaos and Cura Mori. The objective of the study is to identify the most influential variables and to have a model that predicts the occurrence of the El Niño Phenomenon in the Piura region, through the use of Artificial Neuronal Networks. The results indicate that the Surface Temperature of the Sea is the most influential variable. The model has an accuracy of 82% accuracy.