[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125284-es":3,"doc-seo-125284-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},125284,2336475104042,"Skyler","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c32af1715be0?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786537525561427321",41,"Investigación e Informes","Modelo para la gestión eficiente de sistemas de alcantarillado basado en Machine Learning y GIS","Las redes de alcantarillado son esenciales para la salud pública y la protección del medio ambiente, al permitir la gestión segura de aguas residuales, prevenir enfermedades y resguardar los recursos hídricos. La investigación propone un modelo para la gestión eficiente de sistemas de alcantarillado mediante machine learning y GIS, sustentado en una metodología de tres etapas: diagnóstico del estado de la red, desarrollo del modelo con variables clave y aplicación e implementación en GIS para visualizar prioridades de intervención.","Universidad Católica de Santa María Facultad de Arquitectura e Ingenierías Civil y del Ambiente Escuela Profesional de Ingeniería Civil  \nModelo para la gestión eficiente de sistemas de alcantarillado basado en  \nMachine Learning y Gis  \nTesis presentada por el Bachiller:  \nPerales Apaza, Victor Manuel  \nORCID: 0009-0008-5206-0781  \npara optar el Título Profesional de Ingeniero Civil  \nAsesor (a):  \nMg. Espinoza Vigil, Alain Jorge  \nORCID: 0000-0003-2012-2462  \nArequipa-Perú  \n2025  \nModelo para la gestión eficiente de sistemas de alcantarilladobasado en Machine Learning y Gis  \n\n| INFORME DE ORIGINALIDAD |  |  |  |  |  |\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- |\n| % INDICE DE SIMI LITUD |  | 11 %\u003Cbr>FUENTES DE INTERNET | 4%\u003Cbr>PUBLICACIONES | 6%\u003Cbr>TRABAJOS DEL ESTUDIANTE |  |\n| FUENTES PRIMARIAS |  |  |  |  |  |\n| \u003Cbr>1 | Submitted to Universidad Católica de Santa María\u003Cbr>Trabajo del estudiante |  |  |  | 1% |\n| \u003Cbr>2 | [hdl.handle.net](hdl.handle.net)\u003Cbr>Fuente de Internet |  |  |  | 1% |\n| \u003Cbr>3 | [www.coursehero.com](www.coursehero.com)\u003Cbr>Fuente de Internet |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>4 | [repositorio.umsa.bo](repositorio.umsa.bo)\u003Cbr>Fuente de Internet |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>5 | Submitted to IPChile\u003Cbr>Trabajo del estudiante |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>6 | Submitted to Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga\u003Cbr>Trabajo del estudiante |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>7 | Submitted to Northcentral\u003Cbr>Trabajo del estudiante |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>8 | [www.sunass.gob.pe](www.sunass.gob.pe)\u003Cbr>Fuente de Internet |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>9 | Submitted to Corporación Universitaria Minuto de Dios,UNIMINUTO\u003Cbr>Trabajo del estudiante |  |  |  | \u003C 1% |\n| \u003Cbr>10 | [repositorio.utp.edu.co](repositorio.utp.edu.co)\u003Cbr>Fuente de Internet |  |  |  | \u003C 1% |\n\n [11](11 elbuho.pe)[ elbuho.pe](11 elbuho.pe)  \nDEDICATORIA  \nA Dios, por ser mi guía, brindarme la perseverancia y la fuerza para alcanzar mis metas; a mis padres, por el esfuerzo de proporcionarme una educación y por sacar adelante a nuestra familia; y a mis amigos y seres queridos, por siempre desear lo mejor paramí .  \nAGRADECIMIENTO  \nExpreso mi más sincero agradecimiento a la Universidad, que a través de su distinguido cuerpo docente me brindó una formación académica integral y de excelencia durante mi etapa universitaria. Asimismo, extiendo mi gratitud a mi familia por estar siempre a mi lado y darme el soporte para esforzarme con mi formación académica. De manera especial, agradezco a mi asesor de tesis por su valiosa orientación y dedicación, factores fundamentales para llevar a cabo exitosamente esta investigación.  \nRESUMEN  \nLas redes de alcantarillado son fundamentales para la salud pública y el medio ambiente. Facilitan la gestión segura de aguas residuales, previenen enfermedades yprotegen los recursos hídricos. Su correcta implementación y mantenimiento son esenciales para el desarrollo sostenible y la calidad de vida en las comunidades urbanas y rurales.  \nEn cuanto a la finalidad de investigación, es plantear un modelo para la gestióneficiente de sistemas de alcantarillado basado en machine learning y GIS, esto se logrará apartir de nuestra metodología planteada en el documento, que consta de 3 pasos principales, primero diagnosticar el estado de la red, segundo desarrollar el modelo planteado a través dela identificación de variables clave y tercero identificar dicho e implementarlo en el modelo GIS.  \nComo primer paso, para el diagnóstico de la red, se recopiló la data en formato de shapefile, para su posterior limpieza y preprocesamiento, seleccionado las características necesarias como las capas a utilizar y así poder exportar esta data en forma de tabla, seguido de ello el segundo paso en el cual se utilizó algoritmos de agrupamiento o clustering el cual nos permitió, tener agrupaciones basadas en machine learning, para ello se usó los algoritmosk-means y DBSCAN que nos brinda la cantidad de clusters como resultado, teniendo en cuanta las métricas usadas las cuales fueron","cbCaivhR5xDhTfF7","https://ap.wps.com/l/cbCaivhR5xDhTfF7","pdf",4971338,1,114,"Spanish","es",110,"# Resumen\n## Finalidad de la investigación\n## Metodología en tres pasos\n### Diagnóstico de la red\n### Desarrollo del modelo con clustering\n### Implementación en GIS\n## Aporte del modelo\n# Abstract\n## Objetivo y enfoque","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del modelo propuesto en la tesis?\",\"answer\":\"Plantear un modelo para la gestión eficiente de sistemas de alcantarillado basado en machine learning y GIS, considerando diagnóstico, desarrollo del modelo e implementación para visualización.\"},{\"question\":\"Cómo se realiza el diagnóstico del estado de la red?\",\"answer\":\"Se recopilan datos en formato shapefile y se realiza limpieza y preprocesamiento, seleccionando capas/características necesarias para exportarlos como tabla.\"},{\"question\":\"Qué papel cumplen los algoritmos de clustering y cómo se usa la salida en GIS?\",\"answer\":\"Se emplean k-means y DBSCAN para obtener agrupaciones (clusters) según variables clave y métricas ajustadas; 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