http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/10219 2026-03-20T04:35:20Z 2026-03-20T04:35:20Z Bolaños Gaspar, Conny Lisbeth http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16414 2026-01-21T21:03:58Z 2026-01-21T00:00:00Z

Título : Diseño de una solución tecnológica basada en femtoceldas para mejorar la cobertura móvil de espacios interiores en la Universidad Nacional de Chimborazo campus Édison Riera. Autor : Bolaños Gaspar, Conny Lisbeth Resumen : En esta investigación se diseña una solución tecnológica fundamentada en femtoceldas para optimizar la cobertura de telefonía móvil en los espacios cerrados del bloque B de la facultad de ingeniería en la Universidad Nacional de Chimborazo. La problemática que se aborda es la baja calidad de la señal que se tiene dentro del área de estudio debido a los materiales de construcción y la lejanía de las antenas principales. Para resolver esta problemática se analizó la cobertura mediante simulaciones primero obteniendo la señal móvil desde macrocelda y luego integrando femtoceldas para así poder contribuir a una conectividad más eficiente en este entorno. El estudio se orientó de manera cuantitativa con un enfoque descriptivo y un diseño experimental. En este contexto, se llevaron a cabo múltiples mediciones de la intensidad de la señal dentro del área de análisis mediante simulaciones realizadas en Matlab. Los datos recopilados fueron analizados con herramientas como Excel y SPSS con el objetivo de comparar la cobertura actual con la cobertura estimada a través de femtoceldas. Los resultados indicaron una mejora notable en la intensidad de la señal que pasó de un promedio de –94.35 dBm con la macrocelda a –68.26 dBm con las femtocelda. El análisis estadístico confirmó que las variaciones entre los dos escenarios son significativas, lo que sostiene que las femtoceldas ayudan a mejorar la cobertura en interiores. Los resultados respaldan la idea de que la incorporación de femtoceldas es una solución para mejorar la cobertura móvil en espacios cerrados elevando la calidad del servicio sin grandes inversiones en infraestructura. Dicha tecnología también puede ser implementada en otros entornos educativos o institucionales que enfrenten situaciones similares. Descripción : This research designs a technological solution based on femtocells to improve mobile phone coverage in the enclosed spaces of Block B at Faculty of Engineering at National University of Chimborazo. The problem addressed is the low signal quality within the study area due to the construction materials and the distance from the main antennas. To solve this problem, coverage was analyzed through simulations, first obtaining the mobile signal from a macrocell and then integrating femtocells to contribute to more efficient connectivity in this environment. The study was quantitatively oriented with a descriptive approach and experimental design. In this context, multiple measurements of signal intensity were conducted within the analysis area using simulations performed in Matlab. The collected data were analyzed with tools such as Excel and SPSS to compare the current coverage with the coverage estimated using femtocells. The results showed a notable improvement in signal strength, which decreased from an average of -94.35 dBm with the macrocell to -68.26 dBm with the femtocell. Statistical analysis confirmed that the variations between the two scenarios are significant, supporting the idea that femtocells help improve indoor coverage. The findings lend credence to the notion that femtocell integration can enhance mobile coverage in confined areas and improve service quality without requiring large infrastructure investments. This technology can also be implemented in other educational or institutional environments facing similar situations.

2026-01-21T00:00:00Z Coronel Mendoza, Joan Mauricio http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16409 2026-01-21T17:20:09Z 2026-01-21T00:00:00Z

Título : Diseño de un modelo de predicción de temperatura en la provincia de Chimborazo basado en técnicas de Machine Learning Autor : Coronel Mendoza, Joan Mauricio Resumen : En el presente proyecto se diseñaron modelos ML para la predicción de temperatura utilizando datos de estaciones meteorológicas ubicadas en la provincia de Chimborazo. Para llegar al objetivo se utilizó información histórica del período 2013-2024 que contenía variables climáticas significativas como temperatura, radiación solar, velocidad del viento y presión atmosférica. Se realizó un procedimiento de depuración de datos, suprimiendo registros que contenían valores inválidos en las variables esenciales. Además, se emplearon métodos de interpolación temporal para calcular los datos ausentes y, cuando los valores interpolados no eran coherentes, se utilizaron medias históricas por hora para preservar la coherencia de la serie temporal. En la ingeniería de características se generaron nuevas variables para mejorar la capacidad predictiva de los modelos. Entre ellas se incluyeron variables de rezago considerando valores previos de temperatura a 1 y 24 horas, y variables cíclicas, transformando las variables de hora y mes mediante funciones seno y coseno para representar su naturaleza repetitiva. Finalmente, se entrenaron y evaluaron tres modelos de regresión: Random Forest Regressor, Prophet y XGBoost. El desempeño de cada modelo se evaluó utilizando métricas como el MAE (Error Absoluto Medio) y el R² (Coeficiente de determinación). Descripción : In this project, ML models were designed for temperature prediction using data from meteorological stations located in the province of Chimborazo. To achieve this objective, historical data from the 2013–2024 period were used, which included significant climatic variables such as temperature, solar radiation, wind speed, and atmospheric pressure. A data-cleaning procedure was performed, removing records with invalid values in the essential variables. In addition, temporal interpolation methods were used to estimate missing data; when interpolated values were inconsistent, hourly historical averages were applied to preserve the time series' coherence. During the feature engineering stage, new variables were created to improve the models' predictive capacity. Among them were lag variables, using previous temperature values at 1 and 24 hours, and cyclic variables, transforming the hour and month using sine and cosine functions to capture their periodicity. Finally, three regression models were trained and evaluated: Random Forest Regressor, Prophet, and XGBoost. The performance of each model was assessed using metrics such as MAE (Mean Absolute Error) and R² (Coefficient of Determination).

2026-01-21T00:00:00Z Remache Yucailla, Francis Winder http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16400 2026-01-19T21:59:01Z 2026-01-19T00:00:00Z

Título : Implementación de un sistema para optimizar el posicionamiento de un vehículo mediante Machine Learning y filtrado de posiciones geolocalizadas. Autor : Remache Yucailla, Francis Winder Resumen : El siguiente trabajo de investigación se enfoca en implementar un sistema de posicionamiento que integre IMU/GPS (Unidad de medida Inercial/Sistema de Posicionamiento Global) con ayuda de fusión de sensores y ML (Maching Learning). Este sistema recopila datos del GPS e IMU, los cuales son tecnologías de bajo costo. La fusión de sensores es implementada usando el algoritmo de EKF (Filtro extendido de Kalman), este algoritmo es evaluado usando datos reales recopilados por la unidad de medida Inercial (MPU6050) y el receptor GPS NEO-6M, estos datos previamente estimados por el Filtro pasan a ser procesados por los modelos Random Forest y LSTM para suavizar y optimizar mejor las estimaciones. Los resultados obtenidos de este sistema muestran tener una mejor estimación de posición de un vehículo. Descripción : The following research work focuses on implementing a positioning system that integrates IMU/GPS (Inertial Measurement Unit/Global Positioning System) using sensor fusion and ML (Machine Learning). This system collects data from GPS and IMU, which are low-cost technologies. Sensor fusion is implemented using the EKF (Extended Kalman Filter). This algorithm is evaluated using real data collected by the Inertial Measurement Unit (MPU6050) and the NEO 6M GPS receiver. These data, previously estimated by the Filter, are processed by the Random Forest and LSTM models to smooth and better optimize the estimates. The results from this system show better vehicle position estimation.

2026-01-19T00:00:00Z León Barahona, Anahí Morelly http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/16392 2026-01-19T20:08:20Z 2026-01-19T00:00:00Z

Título : Diseño de un sistema automatizado de compuertas basado en el análisis del flujo de agua para prevenir el sobre riego en los cultivos de la Junta de Agua ‘María Auxiliadora’ de la parroquia urbana Yaruquíes, Riobamba-Ecuador. Autor : León Barahona, Anahí Morelly Resumen : En la Junta de Agua ‘María Auxiliadora’ de la parroquia Yaruquíes, cantón Riobamba, la gestión del riego tradicional se basa en prácticas empíricas que omiten los requerimientos fenológicos del cultivo, provocando ineficiencia en el recurso hídrico. En este contexto, se diseñó un sistema automatizado de compuertas basado en el análisis del flujo de agua para prevenir el sobre riego en los cultivos. El trabajo se llevó a cabo en 3 fases: en la primera, se realizó la revisión bibliográfica acerca del flujo de agua, enfocándose en los sistemas automatizados de compuertas y sistemas de control, y cómo estos mejoran la eficiencia hídrica. En la segunda fase, se eligió el tipo de compuerta que se va a usar en la implementación; además, se escogieron los dispositivos electrónicos y de software adecuados para el diseño e implementación del prototipo, de acuerdo a los requisitos definidos. Finalmente, se evaluó el funcionamiento del sistema de compuertas mediante pruebas de campo; se realizó la experimentación en un área de 47,71 m², que corresponde a un terreno de sembrío de alfalfa de 100 m², donde se comparó con el método tradicional de riego. Se aplicó una investigación de tipo: descriptiva, aplicada, de campo y experimental. Se utilizó una arquitectura de red distribuida con el protocolo ESP-NOW, para la comunicación entre nodos sensores de caudal y humedad hacia el controlador central, denominado receptor principal para el sistema automatizado, y el receptor 2 para el sistema manual. El algoritmo de control se integró mediante la fusión de datos, por medio de un promedio ponderado y de acuerdo a los umbrales de humedad para el cultivo de alfalfa (70 % - 80 %), para la activación del motor. Los resultados de las pruebas de campo demostraron que el sistema automatizado disminuyó el consumo de agua en un 84,36 %, en comparación con el método manual. Asimismo, mediante el análisis de datos, se observó que el sistema automatizado logra mantener eficazmente el control de la humedad, garantizando que el cultivo se encuentre en condiciones óptimas, evitando así su deterioro y permitiendo que la automatización mantenga la humedad del suelo y garantice la eficiencia hídrica de los cultivos. Descripción : At the ‘María Auxiliadora’ Water Board in the Yaruquíes parish, Riobamba canton, traditional irrigation management relies on empirical practices that overlook the crop's phenological needs, leading to inefficient water resource use. To address this, an automated gate system based on water flow analysis was designed to prevent over-irrigation. The project was carried out in three phases: first, a literature review on water flow, focusing on automated gate and control systems and their role in enhancing water efficiency. In the second phase, the appropriate type of gate was selected; suitable electronic and software components were chosen for designing and implementing the prototype, based on specified requirements. Lastly, the gate system was tested in the field, using an experimental setup in a 47.71 m² area within a 100 m² alfalfa crop field, comparing its performance with traditional irrigation methods. The research employed a descriptive, applied, field, and experimental methodology. A distributed network architecture utilizing the ESP-NOW protocol facilitated communication between flow and moisture sensor nodes and the central controller, which served as the main receiver for the automated system, with a secondary receiver for manual operation. The control algorithm used data fusion through a weighted average, based on humidity thresholds for alfalfa cultivation (70% - 80%) to activate the motor. Field tests showed that the automated system reduced water usage by 84.36% compared to manual irrigation. Data analysis confirmed that the automated system effectively maintains soil moisture, promotes optimal crop conditions, prevents deterioration, and supports automation to sustain water efficiency and soil health.

2026-01-19T00:00:00Z