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Título : Aplicación móvil inteligente para la predicción de la pérdida de señal en redes de telecomunicación a partir de variables meteorológicas
Autor : Novoa Hernandez, Pavel
Aguilar Zambrano, Angie Sthepanie
Nuñez Villalba, Gabriel Fernando
Palabras clave : Aplicación móvil inteligente
predicción perdida de señal
redes de comunicación
variables meteorológicas
Fecha de publicación : 2017
Editorial : Quevedo : UTEQ
Citación : Aguilar Z., Angie & Nuñez V., Gabriel. (2017). APLICACIÓN MÓVIL INTELIGENTE PARA LA PREDICCIÓN DE LA PÉRDIDA DE SEÑAL EN REDES DE TELECOMUNICACIÓN A PARTIR DE VARIABLES METEOROLÓGICAS. 63 p.
Resumen : El presente proyecto de investigación tiene por objetivo desarrollar una aplicación móvil que permita predecir la pérdida de señal en función de variables meteorológicas, sirviendo así de apoyo a la toma de decisiones por parte de los especialistas en telecomunicaciones. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la información existente en investigaciones previas. Se realizó un pre-procesamiento de los datos; eliminando outliers y correlaciones entre variables. Asimismo, se analizaron diferentes técnicas de clasificación de minería de datos empleando un enfoque de optimización. Como resultado, se determinó que el algoritmo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales resulta ser el más preciso con un índice de exactitud de 100%. Con la intención de aprovechar de manera práctica el modelo de clasificación obtenido durante el proceso de minería de datos, este fue representado en el lenguaje PMML y posteriormente procesado con tecnología Java en el desarrollo de una aplicación móvil. La aplicación lleva por nombre SignalPred y predice posibles pérdidas de señal a partir de la lectura, tanto manual como automatizada, de las variables meteorológicas.
Descripción : The aim of this research project is to develop a mobile application to predict signal loss in terms of meteorological variables, serving as support for decision-making by telecommunication specialists. For the development of the project was used the information of previous research. During the project a pre-processing of the data was performed; removing outliers and correlations between variables. Also, different data mining classification techniques were analyzed using an optimization approach. As a result, it was determined that the classification algorithm based on Artificial Neural Networks turns out to be the most accurate with an accuracy level of 100%. With aims of applying the classification model obtained during the process of data mining in real-life scenarios, it was represented using the PMML language and subsequently processed with Java technology for the development of a mobile application. The application is named SignalPred and predicts possible signal losses from both manual and automated reading of meteorological variables.
URI : http://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/2043
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado - Ingeniería en Sistemas

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