1. Repositorio Institucional UTPL
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dc.contributor.advisorOñate Valdivieso, Fernando Rodrigoes_ES
dc.contributor.authorCarpio Peláez, Karina Patriciaes_ES
dc.date.accessioned2014-10-22T16:14:13Z-
dc.date.available2014-10-22-
dc.date.issued2014 ;es_ES
dc.identifier.citationCarpio 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/123456789/10722es_ES
dc.identifier.otherCobarc: 1151185es_ES
dc.identifier.urihttps://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=77861.TITN.es_ES
dc.descriptionResumen: 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.es_ES
dc.description.abstractN/Des_ES
dc.languagespaes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectEcuador.es_ES
dc.subjectTesis digital.es_ES
dc.titleAplicación de redes neuronales para la modelización y generación de series hidrológicases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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