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Tema: Autómata celular

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    info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Modelo de simulación de la dinámica de covid-19 en Perú basado en autómatas celulares probabilísticos
    Ramos Calcina, Alcides; illasante Saravia, Fredy Heric , 2021-09-01 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
    La pandemia de COVID-19 se considera la mayor amenaza mundial debido a miles de infecciones confirmadas, acompañadas de muertes en todo el mundo y el Perú; estos eventos epidemiológicos provocados por el nuevo virus COVID-19 pueden provocar grandes pérdidas humanas y económicas; por tanto, gran parte del desarrollo de los modelos epidemiológicos se ha centrado en el uso de modelos matemáticos, estos modelos descuidan las características locales del proceso de propagación y no incluyen la susceptibilidad variable de los individuos; en ese sentido los autómatas celulares, pueden superar estos inconvenientes y son utilizados en varias investigaciones como un método alternativo eficiente para simular la propagación de una epidemia. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de simulación de la dinámica de COVID-19 en territorio peruano basado en autómatas celulares probabilísticos, considerando para esto como objetivos específicos analizar la dinámica de la pandemia, proponer un modelo basado en autómatas celulares probabilísticos y simular el comportamiento dinámico del sistema. La muestra fue definida por los casos de COVID-19 confirmados a través del MINSA. Se implementó un modelo basado en individuos con Autómatas Celulares probabilísticos con el que se pueda analizar y simular la dinámica de la pandemia COVID-19, así mismo el modelo epidemiológico desarrollado es el modelo SEIR, la implementación del modelo fue desarrollado con MATLAB. Se concluye que, el modelo implementado permite simular de forma sencilla el comportamiento dinámico del sistema epidemiológico de COVID-19 en el Perú, a través de la inclusión en el modelo del movimiento de individuos. La fortaleza de la implementación propuesta permite abarcar diversos problemas de variantes en la densidad poblacional. Los resultados así obtenidos presentan concordancia con los reportados por la bibliografía de referencia, resaltando que el marco propuesto proporciona amplias ventajas computacionales para modelar fenómenos no lineales de manera precisa.
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    Thesis
    Análisis temporal y espacial de la ocurrencia de valores extremos de precipitación aplicando autómatas celulares en la cuenca del rio Ramis
    Flores Barriga, Miguel Angel; Millones Chafloque, Audberto , 2024-06-26 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
    La creciente variabilidad climática ha incrementado la frecuencia de eventos extremos de precipitación, afectando la seguridad hídrica y la productividad agrícola. Este estudio analiza series temporales de precipitación mensual desde un enfoque espacio-temporal, utilizando variables basadas en umbrales percentílicos para identificar déficit y exceso de lluvia y la interacción entre unidades territoriales adyacentes. El objetivo fue desarrollar e implementar modelos temporales y espaciales basados en autómatas celulares (A.C.) para simular eventos extremos de precipitación en la cuenca del río Ramis, generando metodologías que permitan analizar la variabilidad hídrica, mejorar la precisión de las predicciones hidrológicas durante 1964-2022 y generar escenarios espaciales prospectivos hasta 2042. La investigación tuvo un enfoque cuantitativo, nivel explicativo y diseño no experimental longitudinal. La población incluyó registros de 30 estaciones meteorológicas, empleándose la totalidad de la información disponible. Se aplicó depuración de señales climáticas mediante análisis espectral y se desarrolló un modelo basado en A.C., calibrado y validado con el coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe. La representación espacial se obtuvo mediante ponderación por distancia inversa (IDW), y el procesamiento se realizó con los softwares MATLAB y ArcGIS. El modelo alcanzó una eficiencia del 81 %, con capacidades de reproducción superiores al 60 % para eventos extremos y niveles de precisión entre 60 % y 80 % según el tipo de evento. Se concluye que los autómatas celulares son una metodología sólida, flexible e innovadora para modelar procesos hidrológicos complejos, ofreciendo una herramienta eficaz para evaluar riesgos y gestionar sosteniblemente los recursos hídricos ante incertidumbre climática.