Maestría en Matemática Aplicada
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Item Diseño de un modelo para el control del consumo de filtros y lubricantes del equipo caminero y maquinaria pesada del GAD del Cantón La Maná mediante algoritmos de inteligencia artificial(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Matemática Aplicada, 2023) Ortiz Reyes, Juan Carlos; Loza Aguirre, Edison FernandoEl objetivo principal de este estudio fue dise˜nar un modelo matemático utilizando algoritmos de inteligencia artificial para predecir el consumo de lubricantes en la maquinaria pesada del GAD del Cantón La Maná. Para ello se recopilo información de diferentes tipos de algoritmos de inteligencia artificial que podrían ser útiles para la predicción de consumo, y se eligió la red neuronal artificial no lineal autorregresiva como la mejor opción. La información utilizada en este estudio fue obtenida de los registros diarios de la Unidad de Transporte y Maquinaria del GAD Municipal La Maná en los años 2018 y 2019, donde se registraron los kilometrajes y horómetros diarios al inicio y al final de la jornada laboral. La precisión del modelo se evaluó mediante el cálculo del error medio cuadr´atico (MSE), que mide la diferencia cuadrática promedio entre los valores predichos y los valores reales. Los resultados mostraron que la red neuronal que utiliza el algoritmo Retropropagación Levenberg-Marquardt con la arquitectura 128, 64 en las capas ocultas de la red neuronal fue el mejor modelo, con un MSE de 0.000301. En resumen, se concluye que el modelo de red neuronal no lineal autorregresiva puede ser una herramienta ´util para predecir el kilometraje y hor´ometro de las maquinaria pesada, y por ende estimar el consumo de lubricantes, lo que podría permitir una mejor planificación y optimizaci´on del uso de lubricantes.Item Modelos para estimar la dinámica de crecimiento y la degradabilidad ruminal in situ del pasto king grass (Pennisetum purpureum) cosechado a diferentes edades(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Matemática Aplicada, 2023) Reyes Vallejo, Elvia Marlene; Meneses Freire, Manuel AntonioLa presente investigación trata de evaluar varios modelos matemáticos para estimar la dinámica de crecimiento y la degradabilidad ruminal in situ del pasto King grass (Pennisetum purpureum) a diferentes edades de crecimiento. La investigación profundizó en la aplicabilidad de modelos matem´aticos lineales y no lineales que permitan mejorar el manejo de sistemas de producci´on agropecuarios. En este sentido, las variables de estudio son la cantidad de biomasa, altura de la planta, contenido de materia seca, contenido de prote´ına, contenido de fibra detergente neutra y degradabilidad ruminal en funci´on del tiempo. Los datos para la presente investigaci´on fueron proporcionados por el Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIAP). Para todas las variables estudiadas, excepto la degradabilidad ruminal, el modelo que mejor se ajusta fue el modelo lineal c´ubico, ya que present´o los mejores coeficientes de determinación (R2) y los valores más bajos seg´un la m´etrica de error utilizada en cada caso. Esto nos indica una mejor explicaci´on de la varianza total de la variable estudiada mediante el modelo de regresi´on. Por otro lado, para la variable de degradabilidad ruminal del pasto King grass (cosechado a los 56 d´ıas), el modelo de mejor ajuste asociado a un menor valor del cuadrado medio del error (varianza) fue el de Mitscherlich. Este presenta valores confiables de las fracciones de degradabilidad ruminal (A: fracción soluble, B: fracci´on insoluble pero potencialmente degradable, k: tasa de degradación y el tiempo de Lag: de retraso de degradaci´on). En síntesis, podemos deducir que el modelo lineal cúbico es el que mejor se ajusta para predecir el comportamiento de las variables estudiadas en este trabajo, con la excepci´on de la degradabilidad ruminal. Para esta última, se emple´o el modelo de Mitscherlich, el cual es de tipo no lineal, con el fin de estudiar su comportamiento.Item Modelo matemático para predecir el grado de deserción de los estudiantes en el Instituto Superior Tecnológico Bolívar(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Matemática Aplicada, 2023) Mejía Zamora, Edgar Patricio; Benalcázar Palacios, Marco EnriqueStudent desertion is an indicator of delay in education in any country in the world and this occurs with a greater impact in Ecuador. For this reason, it is important to take into account the research work that is presented through the following thesis. The purpose of this research is to predict the desertion of students from the Bolívar Higher Technological Institute in the city of Ambato. The Institute's archives show that 1,036 students were enrolled in the May-October 2022 semester in five majors. The calculated sample size is 280 surveys using a confidence level of 95% and a margin of error of 5%. The surveys were applied to two groups, the first to: 115 students who for any reason abandoned their studies in any semester but returned to continue their studies. A second group of 165 students who did not drop out at any time, used Google forms for the survey through multiple choice questions . Due to having an asymmetric dataset, it is necessary to balance the data so that the models to be used work correctly. In the present work, two algorithms are used: Support Vector Machines (SVM) and Feed-forward Artificial Neural Networks. When comparing the results obtained based on the F1 score, it was determined that the best algorithm was Feed-forward Artificial Neural Networks with an F-score value of 82.2% while in Support Vector Machines it yielded a value of 72.5 %.Item Modelo matemático para estimar la deserción de estudiantes de la U.E. PCEI San Miguel de Salcedo(Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Matemática Aplicada, 2022) Tipanluisa Arequipa, Jaime Paúl; Meneses Freire, Manuel AntonioDropout is inversely proportional to the development of the country, so it is extremely important to mitigate this problem predictively in order to take appropriate precautions. The present investigation aims to alleviate this problem since it aims to determine the mathematical model to estimate the dropout of students in the U. E. PCEI "San Miguel de Salcedo", which will be based on a correlational methodology, since it is intended establish the degrees of relationship between the descriptive variables or independent variables in relation to the dependent variable, it is of a descriptive type since it intends to describe all the aforementioned variables, once the methods, types and levels of investigation were established, the information was collected of the population studied 132 students of the institution, to whom a survey was applied virtually. When modeling the data obtained, it was concluded that the generalized linear model with the logit binomial option, which generated the same coefficients as with the significance criterion, it was established that only one variable had an adequate valuation, for which the Odd Ratio was applied. , being the variables that increase the probability of dropping out of school the following: in an extremely high way they are, if they have a criminal record, economic status; The factors that increase the probability of dropping out of school in a high to medium way are marital status, the sex of the students, having a dysfunctional family and occupations.