Estimación del nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca, 2022

Yamunaque Tocto,Lady Abigail; Muñoz Bustamante,Yeni Lizbeth

Estimación del nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca, 2022

dc.contributor.advisor	Cayatopa Calderón, Billy Alexis	es_ES
dc.contributor.author	Yamunaque Tocto,Lady Abigail	es_ES
dc.contributor.author	Muñoz Bustamante,Yeni Lizbeth	es_ES
dc.date.accessioned	2024-08-06T23:56:01Z
dc.date.available	2024-08-06T23:56:01Z
dc.date.issued	2024-08-06
dc.description.abstract	La presente investigación tuvo como finalidad estimar el nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca. Fue de tipo básica, de diseño descriptivo no experimental y de enfoque cuantitativo; ya que se empleó la metodología CENEPRED para identificar y analizar las variables que influyen en el peligro y la vulnerabilidad del sector; a partir de estas variables, se desarrollaron cinco modelos utilizando el algoritmo Random Forest para estimar el nivel de riesgo de 68 lotes en escenarios futuros. Los resultados indicaron que el nivel riesgo de inundación fluvial es muy alto para el 1.47% de los lotes (1 lote), alto para el 66.18% (46 lotes) y medio para el 32.35% (22 lotes); con el modelo más preciso alcanzando una precisión del 98.53% con un margen de error menor al 5%. Concluyendo que el algoritmo Random Forest estimó que el nivel de riesgo de inundación fluvial en el Sector Magllanal será alto; para lo cual, se propuso medidas estructurales adecuadas y planes efectivos que permitan mitigar el riesgo de inundación fluvial en el área estudiada.	es_ES
dc.format	application/pdf	es_ES
dc.identifier.citation	Muñoz y Yamunaque (2024). “Estimación del nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca, 2022 ” [Tesis de pregrado, Universidad Nacional de Jaén, Carrera Profesional de Ingeniería Civil]. Repositorio institucional UNJ.	es_ES
dc.identifier.doi	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01	es_ES
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14689/692
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Universidad Nacional de Jaén	es_ES
dc.publisher.country	PE	es_ES
dc.relation	Estimación del nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca, 2022	es_ES
dc.rights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	es_ES
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/	es_ES
dc.source	Universidad Nacional de Jaén\|\|Repositorio Institucional - UNJ	es_ES
dc.subject	Riesgo, peligro, vulnerabilidad e inundación fluvial	es_ES
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01	es_ES
dc.title	Estimación del nivel de riesgo de inundación fluvial mediante el algoritmo Random Forest en el Sector Magllanal, Jaén, Cajamarca, 2022	es_ES
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	es_ES
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	es_ES
renati.advisor.dni	44936232
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0002-8640-7754	es_ES
renati.author.dni	70088664
renati.author.dni	76298305
renati.discipline	732016	es_ES
renati.juror	Garrido Campaña,Zadith Nancy	es_ES
renati.juror	Gonzáles Santisteban,Marcos Antonio	es_ES
renati.juror	Milla Pino,Manuel Emilio	es_ES
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional	es_ES
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis	es_ES
thesis.degree.discipline	Ingeniería Civil	es_ES
thesis.degree.grantor	Universidad Nacional de Jaén, Facultad de Ingeniería Civil	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniero Civil	es_ES