Desarrollo de modelo predictivo basado en aprendizaje automático para estimar factores de emisión en las iniciativas de mitigación de cambio climático en Colombia

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dc.contributor.advisorGil González, Julián
dc.contributor.authorAcosta Méndez, Daniel Felipe
dc.date.accessioned2026-07-21T15:51:48Z
dc.date.available2026-07-21T15:51:48Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractEste proyecto creó un modelo predictivo que usa el aprendizaje automático para determinar el factor de emisión de gases de efecto invernadero (FACTOR_EMISION, tCO₂e) registrado en el sistema RENARE del Ministerio colombiano de Ambiente y Desarrollo Sostenible por las acciones de mitigación. Se creó un pipeline modular que une la justificación IPCC (42 variables) con la ingeniería de características, la división por sectores (FORESTAL, ENERGÍA, OTROS), el análisis de interpretabilidad SHAP y la optimización bayesiana mediante Optuna (150 pruebas). Los modelos seleccionados por segmento (CatBoost, LightGBM, RandomForest y XGBoost) alcanzaron un R² de entre 0,843 y 0,873 en el conjunto de prueba; para ello, se empleó la validación cruzada 5-fold y el bootstrap con un total de 500 muestras. El análisis SHAP mostró que existe concordancia entre las variables más influyentes y la información climática del IPCC. Se encontraron 37 registros anómalos (0,74 % del conjunto de datos), lo que evidencia que el modelo puede ser una herramienta para la auditoría del sistema MRV en Colombia.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent70 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5683
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCambio climáticospa
dc.subjectIniciativas de mitigaciónspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subjectNDC (Contribuciones Determinadas a Nivel Nacional)spa
dc.subjectClimate changeeng
dc.subjectMitigation initiativeseng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectRegressioneng
dc.subjectNDC (Nationally Determined Contributions)eng
dc.titleDesarrollo de modelo predictivo basado en aprendizaje automático para estimar factores de emisión en las iniciativas de mitigación de cambio climático en Colombiaspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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