Propuesta de gestión para la detección de fallas en colectores de aguas residuales del distrito de San Juan De Lurigancho

Resumen

En la presente tesis se evaluaron tres escenarios de fallas en colectores de aguas residuales del distrito de San Juan de Lurigancho. El primer análisis consistió en evaluar la condición de los alcantarillados de acuerdo al diámetro, la pendiente, el tiempo (en años), el número de fallas acumulado y la profundidad, y el segundo análisis consistió en evaluar si un colector sufre un atoro de acuerdo al número de actividades usando como variables el diámetro, la pendiente, la velocidad, el tirante, el caudal, el ángulo, el perímetro mojado, el área, el tiempo (en meses) y el radio hidráulico. El análisis se realizó por medio del método conocido como Machine Learning, que sirvió para realizar predicciones en los dos escenarios por medio del método de clusterización de K-means para saber qué dice la gráfica de clusterización para cada escenario y después aplicar las 4 regresiones las cuales son la logística, la de K-NN, la de SVM y la de Árbol de Decisiones para saber, por medio de sus matrices de confusión, donde los ratios de exactitud y de error de cada regresión fueron calculados, cuál de las 4 fue la que más acierta para cada escenario.

Fecha de lectura	2021
Idioma original	Español (Perú)
Supervisor	Elmer Ramirez Quiroz (Asesor)