Optimización del enlace principal de radiocomunicación del Cuerpo de Bomberos de Cuenca en emergencias de gran magnitud mediante aprendizaje automático.

Abstract

Con el objetivo de optimizar la calidad y estabilidad del enlace principal de radiocomunicación VHF del Cuerpo de Bomberos de Cuenca durante emergencias de gran magnitud, en esta investigación se desarrolla y simula un modelo de aprendizaje automático predictivo. La metodología utilizada es cuantitativa y experimental, desarrollando simulaciones computacionales para un registro de datos sintéticos con variables de SNR, RSSI, potencia de transmisión, topografía, clima y obstáculos. Estosdatos fueron entrenados y evaluados mediante modelos de aprendizaje como regresión lineal, random forest y SVM, empleando métricas de MSE, MAE y R². Con el modelo de aprendizaje, los resultados obtenidos del sistema actual tienen una disponibilidad de 13.33% en zonas montañosas, mientras que con el modelo optimizado de random forest se tiene una disponibilidad de 73%. Con esto se concluye que el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático es una solución efectiva y viable para que las comunicaciones en emergencias de gran magnitud sean estables y confiables.