Las técnicas de inteligencia artificial han evolucionado y fortalecido permitiendo desarrollar propuestas transversales que velen y salvaguarden la integridad del ser humano. El presente estudio tiene como objetivo, elaborar una serie de tiempo que pronostique la Temperatura Superficial del Mar (TSM) a escala promedio diaria en la zona costera de Paita, Perú. La metodología empleada se centró en cinco fases, desde la recolección de datos hasta la validación del modelo. Los resultados obtenidos dan a conocer que existe un margen de error del 3.96% sobre la TSM a escala promedio semanal y una diferencia de 0.05 a 1.42, de manera diaria.
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.
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