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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33263
| Título : | Redes neuronales artificiales (RNA) aplicadas en la predicción de caudales para intervalos de tiempo horarios |
| Otros títulos : | |
| Autor: | Veintimilla Reyes, Jaime Eduardo
Cisneros Espinosa, Felipe Eduardo francisco |
| Correspondencia: | Veintimilla Reyes, Jaime Eduardo, jaime.veintimilla@ucuenca.edu.ec |
| Palabras clave : | RNA
Predicción de caudales |
| Área de conocimiento FRASCATI amplio: | 2. Ingeniería y Tecnología |
| Área de conocimiento FRASCATI detallado: | 2.11.2 Otras Ingenierias y Tecnologías |
| Área de conocimiento FRASCATI específico: | 2.11 Otras Ingenierias y Tecnologías |
| Área de conocimiento UNESCO amplio: | 06 - Información y Comunicación (TIC) |
| ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: | 0613 - Software y Desarrollo y Análisis de Aplicativos |
| Área de conocimiento UNESCO específico: | 061 - Información y Comunicación (TIC) |
| Fecha de publicación : | 2014 |
| Volumen: | Volumen 27, número 2 |
| Fuente: | Revista Tecnológica ESPOL |
| Tipo: | ARTÍCULO |
| Abstract: | The application of mathematical models in the management of hydrographic basins has demanding information requirements and for the most part they have not been developed to be applied in mountain regions. For this reason it is necessary to look for and implement models that do not have these requirements and that allow establishing relationships between the input and output data in a hydrographic basin. Computer techniques of artificial intelligence allow to establish relations between the input and output data in a hydrographic basin. The project seeks to evaluate different models of Artificial Neural Networks (RNA) in order to select one and implement it, with this it is intended to obtain the possibility of manipulating each of the connections of the model of the neural network to seek a rapid convergence and minimization of the margin of error. Once the model is calibrated, it is intended to make the prediction of flows for time intervals of less than 24 hours. |
| Resumen : | La aplicacion de modelos matematicos en el manejo de cuencas hidrograficas tiene requerimientos exigentes de informacion y en su mayoria no han sido desarrollados para ser aplicados en regiones de montana. Por esta razon es necesario buscar e implementar modelos que no tengan estos requerimientos y que permitan establecer relaciones entre los datos de entrada y los de salida en una cuenca hidrografica. Tecnicas informaticas de inteligencia artificial permiten establecer relaciones entre los datos de entrada y los de salida en una cuenca hidrografica. El proyecto busca evaluar diferentes modelos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) con el fin de seleccionar uno e implementarlo, con esto se pretende obtener la posibilidad de manipular cada una de las conexiones del modelo de la red neuronal para buscar una convergencia rapida y la minimizacion del margen de error. Una vez que el modelo sea calibrado, se pretende realizar la prediccion de caudales para intervalos de tiempo inferiores a 24 horas. |
| URI : | http://learningobjects2006.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/304/217 |
| URI Fuente: | http://www.rte.espol.edu.ec |
| ISSN : | 1390-3659 |
| Aparece en las colecciones: | Artículos
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