Estudio de viabilidad de un sistema de localización en zona rural del departamento del Huila basado en la intensidad de señal recibida en una red Lpwan / (Record no. 47791)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | nam a22 7a 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE ACTUALIZACIÓN | |
| 005 | 20221201083706.0 |
| 008 - LONGITUD FIJA | |
| campo de control de longitud fija | 220929e2022 ck ao||fsm||| 00| 0 spa d |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | CO-NeUS |
| Lengua de catalogación | español |
| Normas de descripción | rda |
| 041 ## - IDIOMA | |
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente | español |
| 100 1# - AUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 152666 |
| nombre | Pastrana Ardila, Juan Sebastián |
| relación | autor |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO | |
| título | Estudio de viabilidad de un sistema de localización en zona rural del departamento del Huila basado en la intensidad de señal recibida en una red Lpwan / |
| Mención de responsabilidad, etc. | Juan Sebastián Pastrana Ardila, Luis Daniel Valencia García; Director Martín Diomedes Bravo Obando |
| 256 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DE ORDENADOR | |
| Características del archivo de computador | Datos electrónicos (1 archivos:7091 MG) |
| 264 1# - PIE DE IMPRENTA | |
| lugar (ciudad) | Neiva: |
| editorial | Universidad Surcolombiana, |
| fecha | 2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 1 CD-ROM (90 páginas); |
| Ilustraciones | diagramas, fotografías, ilustraciones en general, tablas o cuadros; |
| Dimensiones | 12 cm |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Content type term | texto |
| 337 ## - MEDIACIÓN | |
| RDA | rdamedia |
| Content type term | computadora |
| 338 ## - PORTADOR | |
| RDA | rdacarrier |
| Content type term | disco de la computadora |
| Portador | cd |
| 347 ## - Características del archivo digital (R) | |
| RDA | rda |
| 502 ## - NOTA DE TESIS | |
| Nota de tesis | Tesis |
| título otorgado | Ingeniero Electrónico |
| Institución | Universidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. |
| año | 2022 |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO | |
| Nota de contenido | Introducción -- Objetivos, general, específicos -- Antecedentes -- Capítulo uno: Fundamentos básicos, redes Lpwan, LoRa, Machine learning y deep learning, máquinas de soporte vectorial, los K-vecinos más cercanos, árbol de decisión, clasificador bayesiano ingenuo, redes neuronales artificiales.-- Capítulo dos: Configuración de red lora, dispositivos utilizados, Dragino Lora Shield, Lg01 Lora Gateway, entorno arduino ide y librería radiohead rf95, algoritmo de envío y recepción de localización, implementación de red y adquisición niveles Rssi, recolección y filtrado de datos. -- Capítulo tres: Desarrollo de modelo, Python procesamiento de datos, cargas de datos, escalado de características: Normalización estándar, división de datos: entrenamiento y prueba, entrenamiento de modelos, optimización hiperparámetros: búsqueda en cuadrilla, métricas de rendimiento, modelos machine learning, redes neuronales profundas, escalado de características: Función minmax, arquitectura, smote, función de activación, entrenamiento de red neuronal -- Resultados y discusiones, selección de mejores modelos, reportes de clasificación, matriz de confusión -- Conclusiones y recomendaciones |
| 520 ## - RESUMEN | |
| Resumen | "En este trabajo se implementó una red LPWAN basada en tecnología LoRa en un conjunto residencial del corregimiento La Ulloa en el municipio de Rivera, este fue dividido en zonas para realizar envío de mensajes y adquirir niveles de intensidad de señal en cada zona para ser utilizados posteriormente con el fin de estimar la ubicación de un nodo LoRa dentro de la zona cubierta por la red mediante el uso de un algoritmo de “Machine Learning” entrenado con estos niveles. Una finalidad importante en este trabajo es la estimación de localización a partir del nivel de intensidad de señal recibida (RSSI) en las puertas de enlace LoRa, con el objetivo de discriminar la zona dentro de la red a la cual corresponde los niveles de intensidad obtenidos mediante el uso de algoritmos de clasificación, estos basan la estimación a partir de análisis probabilístico, a diferencia de trabajos previos donde se implementan algoritmos de regresión basados en análisis estadístico, replicando la técnica de estimación de huella digital del RSSI, se implementaron los algoritmos de Machine Learning para multiclasificación de máquina de soporte vectorial, los k-vecinos más cercanos, arboles de decisión red neuronal, se comparan los resultados de las predicciones obtenidas, determinando la red neuronal como el algoritmo más eficiente para esta localización basada en RSSI. Finalmente se evalúa el rendimiento del modelo de red neuronal con más detalle mediante la matriz de confusión, analizando las posibles fuentes de error, finalmente se proponen mejoras a este tipo de implementaciones para trabajos futuros." |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 152667 |
| Nombre de persona | Valencia García, Luis Daniel |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 700 1# - COAUTOR PERSONAL | |
| 9 (RLIN) | 32341 |
| Nombre de persona | Bravo Obando, Martín Diomedes, |
| Término indicativo de función/relación | Director |
| 082 04 - CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| edición | 21 |
| Clasificación | Th IE 0380 |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 152668 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Ingeniería Electrónica |
| Subdivisión general | Sistema de Comunicación |
| 650 #0 - MATERIA GENERAL | |
| 9 (RLIN) | 152670 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial | Aprendizaje de máquina |
| Subdivisión general | Modelamiento |
| 942 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL KOHA | |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación | |
| Tipo de ítem Koha | e-Tesis |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) | Th IE 0380 |
| Prefijo de la signatura | Th |
| Ocultar en el OPAC | Perdido | Esquema de clasificación | No circula | Colección | Sede propietaria | Localización actual | Adquirido | Signatura topográfica | Código de barras | Visto por última vez | Ejemplar | Tipo de ítem |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2022-09-29 | Th IE 0380 | 900000024244 | 2022-09-29 | Ej.1 | e-Tesis | |||
| En Colección | Tesis y Trabajos de Grado | Biblioteca Central | Biblioteca Central | 2022-09-29 | Th IE 0380 | 900000024245 | 2022-09-29 | Ej.2 | e-Tesis |