Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/10722
Titel: Aplicación de redes neuronales para la modelización y generación de series hidrológicas
Autor(en): Carpio Peláez, Karina Patricia
Director: Oñate Valdivieso, Fernando Rodrigo
Stichwörter: Ecuador.
Tesis digital.
Erscheinungsdatum: 2014
Zitierform: Carpio Peláez, K. P. Oñate Valdivieso, F. R. (2014 ;) Aplicación de redes neuronales para la modelización y generación de series hidrológicas [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/10722
Zusammenfassung: N/D
Beschreibung: Resumen: El presente trabajo de investigación tiene como finalidad simular información de caudales medios mensuales en las cuencas hidrográficas: Río Guayllabamba, Río Quijos, Río Chico, Río Pindo, además datos diarios de la cuenca Catamayo, y la El Limón, mediante el uso de redes neuronales artificiales, para la obtención de nuevos caudales, tomando como datos de entrada las precipitaciones y caudales históricos de las cuencas. El modelo propuesto presenta una arquitectura de red multicapa (feedforward) que comprende tres capas (entrada, oculta y salida), el número de neuronas de entrada y ocultas varían de acuerdo al modelo. La función de entrenamiento para el modelamiento de las cuencas el Bayesian regulation backpropagation. La fase de entrenamiento y validación de los modelos con redes neuronales artificiales se realizaron utilizando diferentes cantidad datos de entrada, Dependiendo de la cuenca.
Identifier : Cobarc: 1151185
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=77861.TITN.
metadata.dc.rights: openAccess
metadata.dc.language: spa
Type: bachelorThesis
Enthalten in den Sammlungen:Ingeniero Civil

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
Carpio Pelaez, Karina Patricia.pdfTrabajo de fin de titulación PDF2.49 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.