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dc.contributor.advisorOñate Valdivieso, Fernando Rodrigo-
dc.contributor.authorAlverca Rivas, Aidé Margoth-
dc.date.accessioned2016-05-30T19:06:18Z-
dc.date.available2016-05-30-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationAlverca Rivas, Aidé Margoth. (2016). : Implementación de herramientas de modelización estocástica de las series hidrológicas en el HydroVLab. (Trabajo de Titulación de Ingeniero Civil ). UTPL, Lojaes_ES
dc.identifier.other1176575-
dc.identifier.urihttp://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/14934-
dc.descriptionConocer los pronósticos de las series de tiempo es de gran importancia en distintas áreas de estudio, ya que ayuda a tomar medidas preventivas o posibles soluciones. Lamentablemente, el cálculo de tales pronósticos sigue un proceso complejo. La metodología desarrollada en la presente investigación es la de Box-Jenkins, la misma que se puede aplicar a cualquier serie de tiempo univariante. La selección del modelo óptimo se simplifica por medio de la programación y se aplica varios test para determinar el modelo más adecuado. Esta metodología se ha implementado en el laboratorio virtual de hidrología HydroVLab utilizando Visual Studio 2010. En la fase de resultados, se ha podido ver que los datos obtenidos siguen un patrón similar a los observados, y además cumplen con los requerimientos de aceptación. Por lo tanto se consigue pronósticos coherentes.es_ES
dc.description.abstractKnow the forecasts of the time series is of great important in different study areas, this help to take preventive measures or possible solutions. Unfortunately, the calculate of forecasts have a complex process. The methodology developed in this investigation is the Box-Jenkins, the same that can be applied to any univariate time series. The selection of optimal model is simplified with programming and several test is applied to determine the most appropriate model. This methodology has been implemented in the virtual laboratory of hidrology “HydroVLab” using Visual Studio 2010. In the phase of results, it has been seen that the data follow a pattern similar to those observed, and also meet the requirements of acceptance. Of this way consistent forecasts is achieved.es_ES
dc.languagespaes_ES
dc.subjectClimatología – Estudioes_ES
dc.subjectEstacionariedades_ES
dc.subjectBox-Jenkins – Metodologíaes_ES
dc.subjectBox-Jenkins – Modeloes_ES
dc.subjectIngeniero civil -Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.title: Implementación de herramientas de modelización estocástica de las series hidrológicas en el HydroVLab.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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