Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado
El agua es un recurso no renovable por lo cual es de suma importancia tener una buena gestión tanto en la distribución como también en el censo del consumo de agua en general este censo se registra de manera manual por lo que el tiempo de censado es ineficiente por esta razón el diseño de una red de...
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/50354 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1859118367474974720 |
|---|---|
| author | Santander Andrango, Joseline Celeste |
| author_facet | Santander Andrango, Joseline Celeste |
| author_role | author |
| collection | Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas |
| dc.contributor.none.fl_str_mv | Lara Cueva, Román Alcides |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Santander Andrango, Joseline Celeste |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2025-06-05T19:43:42Z 2025 |
| dc.format.none.fl_str_mv | application/pdf application/pdf application/pdf |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | Santander Andrango, Joseline Celeste (2025). Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado. Carrera de Telecomunicaciones. Matriz Sangolquí. 059644 https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/50354 |
| dc.language.none.fl_str_mv | es |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Telecomunicaciones. |
| dc.rights.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas instname:Universidad de las Fuerzas Armadas instacron:ESPE |
| dc.subject.none.fl_str_mv | DISEÑO COBERTURA GATEWAY NODO RED TECNOLOGÍA |
| dc.title.none.fl_str_mv | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| description | El agua es un recurso no renovable por lo cual es de suma importancia tener una buena gestión tanto en la distribución como también en el censo del consumo de agua en general este censo se registra de manera manual por lo que el tiempo de censado es ineficiente por esta razón el diseño de una red de área amplia y de baja energía (LPWAN, del inglés Low - Power Wide - Area Network), que tiene el propósito de conectar dispositivos en distancias amplias a su vez este diseño busca el estudio de la mejor tecnología LPWAN que se adapte a las necesidades de la Junta Administrativa de Agua Potable de Uyumbicho (JAAPU), por otro lado, aporta para optimizar y modernizar la gestión del agua potable esto responde a la necesidad de actualizar los procesos análogos a procesos digitales y remotos. Para lograr el diseño se realiza la identificación de las necesidades y requerimientos de JAAPU a su vez se identifica la tecnología LPWAN que se adapte mejor a las necesidades entre estas tecnologías se encuentran LoRaWAN, Sigfox, LTE-M y NB-IoT para continuar con la planificación de la red LPWAN en esta interviene la identificación del equipamiento y sus características además para obtener los mapas de coberturas se realiza en Radio Mobile por último se presenta el análisis de costos de equipamientos. Los resultados del diseño indica que la mejor tecnología a utilizar es LoRaWAN a su vez con el análisis teórico y de cobertura se determina que un solo gateway es suficiente, en el simulador Radio Mobile el gateway presenta niveles de señal promedio de -106.27 dBm y en el nodo más alejado presenta niveles de señal de -130.7 dBm estos resultados se encuentran dentro de las sensibilidades de los equipos lo que garantiza la comunicación entre dispositivos por último se obtiene un presupuesto total de 117328.24 dólares. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | bachelorThesis |
| id | ESPE_e4deaf7b6a5f825c842a3c4d4b4dfecd |
| identifier_str_mv | Santander Andrango, Joseline Celeste (2025). Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado. Carrera de Telecomunicaciones. Matriz Sangolquí. 059644 |
| instacron_str | ESPE |
| institution | ESPE |
| instname_str | Universidad de las Fuerzas Armadas |
| language_invalid_str_mv | es |
| network_acronym_str | ESPE |
| network_name_str | Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas |
| oai_identifier_str | oai:repositorio.espe.edu.ec:21000/50354 |
| publishDate | 2025 |
| publisher.none.fl_str_mv | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Telecomunicaciones. |
| reponame_str | Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas |
| repository.mail.fl_str_mv | . |
| repository.name.fl_str_mv | Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas - Universidad de las Fuerzas Armadas |
| repository_id_str | 2042 |
| spelling | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisadoSantander Andrango, Joseline CelesteDISEÑOCOBERTURAGATEWAYNODOREDTECNOLOGÍAEl agua es un recurso no renovable por lo cual es de suma importancia tener una buena gestión tanto en la distribución como también en el censo del consumo de agua en general este censo se registra de manera manual por lo que el tiempo de censado es ineficiente por esta razón el diseño de una red de área amplia y de baja energía (LPWAN, del inglés Low - Power Wide - Area Network), que tiene el propósito de conectar dispositivos en distancias amplias a su vez este diseño busca el estudio de la mejor tecnología LPWAN que se adapte a las necesidades de la Junta Administrativa de Agua Potable de Uyumbicho (JAAPU), por otro lado, aporta para optimizar y modernizar la gestión del agua potable esto responde a la necesidad de actualizar los procesos análogos a procesos digitales y remotos. Para lograr el diseño se realiza la identificación de las necesidades y requerimientos de JAAPU a su vez se identifica la tecnología LPWAN que se adapte mejor a las necesidades entre estas tecnologías se encuentran LoRaWAN, Sigfox, LTE-M y NB-IoT para continuar con la planificación de la red LPWAN en esta interviene la identificación del equipamiento y sus características además para obtener los mapas de coberturas se realiza en Radio Mobile por último se presenta el análisis de costos de equipamientos. Los resultados del diseño indica que la mejor tecnología a utilizar es LoRaWAN a su vez con el análisis teórico y de cobertura se determina que un solo gateway es suficiente, en el simulador Radio Mobile el gateway presenta niveles de señal promedio de -106.27 dBm y en el nodo más alejado presenta niveles de señal de -130.7 dBm estos resultados se encuentran dentro de las sensibilidades de los equipos lo que garantiza la comunicación entre dispositivos por último se obtiene un presupuesto total de 117328.24 dólares.Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Carrera de Telecomunicaciones.Lara Cueva, Román Alcides2025-06-05T19:43:42Z2025info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfSantander Andrango, Joseline Celeste (2025). Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado. Carrera de Telecomunicaciones. Matriz Sangolquí.059644https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/50354esinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadasinstname:Universidad de las Fuerzas Armadasinstacron:ESPE2025-06-06T08:00:40Zoai:repositorio.espe.edu.ec:21000/50354Institucionalhttps://repositorio.espe.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espe.edu.ec/https://repositorio.espe.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:20422026-03-06T15:29:19.911507Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas - Universidad de las Fuerzas Armadastrue |
| spellingShingle | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado Santander Andrango, Joseline Celeste DISEÑO COBERTURA GATEWAY NODO RED TECNOLOGÍA |
| status_str | publishedVersion |
| title | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| title_full | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| title_fullStr | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| title_full_unstemmed | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| title_short | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| title_sort | Desarrollo de algoritmos de reconocimiento automático de microsismos de al menos 3 estaciones simultáneas utilizando técnicas de Machine Learning supervisado |
| topic | DISEÑO COBERTURA GATEWAY NODO RED TECNOLOGÍA |
| url | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/50354 |