Jaramillo Chamba, Daniel ArmandoGutiérrez Álvarez, Adriana Monserrath2025-12-012025-12-012025-12-01Gutiérrez Álvarez, Adriana Monserrath (2025). Optimización del enlace principal de radiocomunicación del Cuerpo de Bomberos de Cuenca en emergencias de gran magnitud mediante aprendizaje automático. La Libertad. UPSE, Matriz. Instituto de Postgrado. 103p.UPSE-MTE-2025-0018https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/15565Con 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.spaopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/EMERGENCIASAPRENDIZAJE AUTOMÁTICORADIOCOMUNICACIÓN.masterThesis