{"id":67021,"date":"2018-03-09T22:55:22","date_gmt":"2018-03-09T22:55:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/sistema-inteligente-para-estimacion-y-pronostico-de-caudales\/"},"modified":"2018-03-09T22:55:22","modified_gmt":"2018-03-09T22:55:22","slug":"sistema-inteligente-para-estimacion-y-pronostico-de-caudales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/sistema-inteligente-para-estimacion-y-pronostico-de-caudales\/","title":{"rendered":"Sistema inteligente para estimaci\u00f3n y pron\u00f3stico de caudales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Carlos Hern\u00e1n Fajardo Toro <\/strong><\/h2>\n<p>Actualmente se utilizan diversos m\u00e9todos en hidrolog\u00eda para la estimaci\u00f3n de caudales, especialmente de tipo estad\u00edstico. Motivado por los problemas de alta variaci\u00f3n que pueden presentar las series de tiempo se empez\u00f3 a trabajar en el uso de algunas t\u00e9cnicas de inteligencia artificial tales como las redes neuronales, puesto que son capaces de asimilar correctamente dicha variaci\u00f3n. En este sentido, es importante destacar que no han sido utilizados modelos h\u00edbridos con mucha frecuencia, algo que permitir\u00eda caracterizar dicha variaci\u00f3n y, por tanto, realizar una predicci\u00f3n a\u00fan m\u00e1s ajustada. en dominios como el estudiado, los problemas de variabilidad han aumentado mucho en los \u00faltimos a\u00f1os por razones casi siempre relacionadas con el cambio clim\u00e1tico global. Esta situaci\u00f3n se caracteriza por generar bruscas variaciones de temperatura, lo que contribuye a la existencia de grandes variaciones en los niveles de precipitaci\u00f3n, vi\u00e9ndose as\u00ed afectado el comportamiento de los caudales. Este hecho impide, o cuando menos dificulta, el control que se requiere sobre embalses y represas. en este sentido los sistemas de razonamiento basados en casos resuelven un problema por medio de la adaptaci\u00f3n de soluciones dadas con anterioridad a problemas similares. La soluci\u00f3n del nuevo problema se obtiene tras la ejecuci\u00f3n de cuatro pasos fundamentales: (i) recuperando casos similares almacenado en la memoria del cbr, (ii) adaptando los casos recuperados para intentar solucionar el problema presente, (iii) haciendo una revisi\u00f3n de la soluci\u00f3n dada, (iv) actualizando el conocimiento aportado por la nueva soluci\u00f3n. Los cbr son sistemas de aprendizaje incremental, puesto que cada vez que se resuelve un problema es posible crear un nuevo caso y almacenarlo para su posterior reutilizaci\u00f3n. Con frecuencia, la construcci\u00f3n de este tipo de sistemas presenta serias dificultades tanto por la presencia necesaria de supervisi\u00f3n humana en algunas fases, como por el uso de m\u00e9todos ad hoc, dependientes del problema y dif\u00edcilmente generalizables. En este sentido, ser\u00eda interesante disponer de t\u00e9cnicas autom\u00e1ticas que colaboren en cada una de las fases del cbr automatizando su ciclo de vida y haciendo extensible su uso a una amplia gama de problemas. por otra parte, las redes neuronales  son mecanismos capaces de crear modelos para solucionar problemas concretos, implementando m\u00e9todos autom\u00e1ticos no param\u00e9tricos que no requieren de una arquitectura predefinida y construyendo modelos basados en entrenamiento, modificaci\u00f3n y aprendizaje. el modelo propuesto ha sido validado con datos reales de los caudales del embalse de salvajina en colombia, datos aportados por la corporaci\u00f3n aut\u00f3noma de occidente, (cvc), entidad que administra y controla dicho embalse. El clima de colombia se ve afectado peri\u00f3dicamente por el fen\u00f3meno enos, lo que hace dif\u00edcil el control del nivel de los embalses debido a las grandes oscilaciones climatol\u00f3gicas que generan. Esta gran variabilidad se ha visto aumentada en los \u00faltimos a\u00f1os y deber\u00e1 ser estudiada y modelada por el sistema correctamente. la integraci\u00f3n de las t\u00e9cnicas antes mencionadas facilit\u00f3 la construcci\u00f3n de un sistema h\u00edbrido de inteligencia artificial eficiente con capacidad de adaptaci\u00f3n y autonom\u00eda. Este trabajo investig\u00f3 la utilizaci\u00f3n de los modelos h\u00edbridos de inteligencia artificial mencionados, dado que las implicaciones te\u00f3rica y pr\u00e1ctica de este tipo de modelos facilitaron la resoluci\u00f3n de un amplio conjunto de problemas caracterizados por su comportamiento irregular en el tiempo y su gran complejidad variabilidad, multicolinearidad y heterocedasticidad. Las caracter\u00edsticas antes mencionadas est\u00e1n muy presentes en las variables con las que se trabaj\u00f3 en la presente propuesta, lo que justific\u00f3 totalmente el uso de estos sistemas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Sistema inteligente para estimaci\u00f3n y pron\u00f3stico de caudales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Sistema inteligente para estimaci\u00f3n y pron\u00f3stico de caudales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Carlos Hern\u00e1n Fajardo Toro <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Vigo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 22\/09\/2008<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Florentino Fern\u00e1ndez Riverola<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: fernando D\u00edaz g\u00f3mez <\/li>\n<li>Javier Bajo p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<li>Manuel Gonz\u00e1lez bedia (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 ramon M\u00e9ndez reboredo (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Carlos Hern\u00e1n Fajardo Toro Actualmente se utilizan diversos m\u00e9todos en hidrolog\u00eda para la estimaci\u00f3n de caudales, especialmente 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