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Title: Predicción de caudales basados en redes neuronales artificiales ( RNA ) para períodos de tiempo sub diarios
Authors: Veintimilla Reyes, Jaime Eduardo
Cisneros Espinosa, Felipe Eduardo francisco
Keywords: Rna
Backpropagation
Oho Hwo
Issue Date: 2015
metadata.dc.type: ARTÍCULO
Abstract: 
La aplicación de modelos matemáticos en el manejo de cuencas hidrográficas tiene requerimientos exigentes de información y en su mayoría no han sido desarrollados para ser aplicados en regiones de montaña. Por esta razón 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 hidrográfica. Técnicas informáticas de inteligencia artificial permiten establecer relaciones entre los datos de entrada y los de salida en una cuenca hidrográfica. En este paper se evalúa 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 rápida y la minimización del margen de error. Una vez que el modelo sea calibrado, se pretende realizar la predicción de caudales para intervalos de tiempo inferiores a 24 horas. Además se plantea desarrollar un prototipo para un sistema de transmisión de la información de las estaciones de lluvia, remotamente ubicadas.
Description: 
La aplicación de modelos matemáticos en el manejo de cuencas hidrográficas tiene requerimientos exigentes de información y en su mayoría no han sido desarrollados para ser aplicados en regiones de montaña. Por esta razón 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 hidrográfica. Técnicas informáticas de inteligencia artificial permiten establecer relaciones entre los datos de entrada y los de salida en una cuenca hidrográfica. En este paper se evalúa 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 rápida y la minimización del margen de error. Una vez que el modelo sea calibrado, se pretende realizar la predicción de caudales para intervalos de tiempo inferiores a 24 horas. Además se plantea desarrollar un prototipo para un sistema de transmisión de la información de las estaciones de lluvia, remotamente ubicadas.
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33276
https://www.researchgate.net/publication/283214663_Prediccion_de_Caudales_Basados_en_Redes_Neuronales_Artificiales_RNA_para_Periodos_de_Tiempo_Sub_Diarios
ISSN: 0000-0000
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