Álvarez Montalván, Carlos EnriqueSantiago Blancas, Delbin AldairRojas Huari, Trhiany Eloy2025-09-192025-09-192025Santiago Blancas, D. A. (2025).==$Desarrollo de modelos de inteligencia artificial para el pronóstico de heladas en la cuenca del río Mantaro, Chupaca, 2024.$==(Tesis para optar el título de Ingeniero del Medio Ambiuente y Desarrollo). Universidad Peruana Los Andes, Huancayo, Perú.http://hdl.handle.net/20.500.12816/5749La presente investigación tiene el objetivo de mejorar la precisión de las predicciones y optimizar la gestión de riesgos en agricultura, ganadería y salud pública. Se empleará una metodología cuantitativa con enfoque aplicado y diseño experimental predictivo, utilizando modelos de IA como Random Forest, Extra Trees y Gradient Boosting. Se analizaron cinco años de datos climáticos históricos del Instituto Geofísico del Perú (IGP) y SENAMHI, incluyendo temperatura, humedad y radiación. Los resultados mostraron que Random Forest y Extra Trees fueron los modelos más precisos para predecir heladas en un horizonte de 6 a 48 horas. Se realizaron pruebas experimentales bajo escenarios de variabilidad climática, como inversión térmica y el fenómeno del Niño, para evaluar su desempeño. Se concluyó que la integración de redes neuronales profundas y la actualización constante de datos podrían mejorar aún más la precisión de las predicciones a largo plazo.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Inteligencia artificialModelos predictivosPronóstico de heladasCuenca del río Mantaroinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11