{"id":92171,"date":"2009-11-03T00:00:00","date_gmt":"2009-11-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aplicacion-de-redes-neuronales-artificiales-para-prediccion-de-variables-en-ingenieria-del-riego-evapotranspiracion-de-referencia-y-perdidas-de-carga-localizadas-en-emisores-integrados\/"},"modified":"2009-11-03T00:00:00","modified_gmt":"2009-11-03T00:00:00","slug":"aplicacion-de-redes-neuronales-artificiales-para-prediccion-de-variables-en-ingenieria-del-riego-evapotranspiracion-de-referencia-y-perdidas-de-carga-localizadas-en-emisores-integrados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/riego\/aplicacion-de-redes-neuronales-artificiales-para-prediccion-de-variables-en-ingenieria-del-riego-evapotranspiracion-de-referencia-y-perdidas-de-carga-localizadas-en-emisores-integrados\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n de redes neuronales artificiales para predicci\u00f3n de variables en ingenier\u00eda del riego: evapotranspiraci\u00f3n de referencia y p\u00e9rdidas de carga localizadas en emisores integrados."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Pau Carles Mart\u00ed P\u00e9rez <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis se presenta la aplicaci\u00f3n de redes neuronales artificiales (anns) para modelar dos variables de gran importancia en la ingenier\u00eda del riego: la evapotranspiraci\u00f3n de referencia y las p\u00e9rdidas de carga localizadas provocadas por los emisores integrados. Por una parte, se ha propuesto un modelo ann para la predicci\u00f3n de las p\u00e9rdidas de presi\u00f3n ocasionadas por la inserci\u00f3n de emisores integrados en los laterales de riego localizado, lo que nunca se ha llevado a cabo mediante redes neuronales. Por otro lado, se ha analizado la validez de un modelo ann de 4 inputs existente para predicci\u00f3n de eto en distintos contextos continentales de la comunidad Valenciana y se ha planteado un nuevo modelo ann de 6 inputs para mejorar el rendimiento del anterior.  para llevar a cabo dichos estudios, se ha recurrido al uso de perceptrones multinivel (mlp) sometidos al algoritmo levenberg marquardt. En los tres casos, se analizaron redes con m\u00faltiples configuraciones y se repiti\u00f3 el proceso de entrenamiento de cada red un n\u00famero variable de veces para compensar el efecto derivado de la asignaci\u00f3n inicial aleatoria de pesos en dicho proceso. Asimismo, en los tres problemas abordados se llevaron a cabo distintas estrategias en la asignaci\u00f3n de los datos disponibles a los conjuntos de entrenamiento, validaci\u00f3n cruzada y test.  a diferencia de los modelos estad\u00edsticos existentes, el modelo ann propuesto para predicci\u00f3n de p\u00e9rdidas de carga localizadas posee indicadores de rendimiento referidos a un set de test independiente, lo que ha permitido evaluar su potencial real de generalizaci\u00f3n. Para diferentes combinaciones de validaci\u00f3n cruzada, con datos al menos de tres emisores, se obtuvieron valores medios del performance index por encima de 0.85. En cuanto a los modelos de predicci\u00f3n de eto, el rendimiento del modelo existente de 4 inputs depende del grado de oscilaci\u00f3n t\u00e9rmica del contexto continental en que se utilice y su validez fuera de la sede de entrenamiento es muy limitada. El nuevo modelo que se propone introduce fundamentalmente dos novedades con el objetivo de mejorar el rendimiento del modelo dentro y fuera de la sede. Dichas novedades consisten en considerar la humedad relativa y en utilizar datos clim\u00e1ticos de estaciones auxiliares secundarias continentalmente semejantes a las estaciones de test. De esta manera, se logran predicciones m\u00e1s exactas que con el modelo anterior.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aplicaci\u00f3n de redes neuronales artificiales para predicci\u00f3n de variables en ingenier\u00eda del riego: evapotranspiraci\u00f3n de referencia y p\u00e9rdidas de carga localizadas en emisores integrados.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aplicaci\u00f3n de redes neuronales artificiales para predicci\u00f3n de variables en ingenier\u00eda del riego: evapotranspiraci\u00f3n de referencia y p\u00e9rdidas de carga localizadas en emisores integrados. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Pau Carles Mart\u00ed P\u00e9rez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 11\/03\/2009<\/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>\u00e1lvaro Royuela Tom\u00e1s<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: javier Barragan fernandez <\/li>\n<li>Manuel Valiente g\u00f3mez (vocal)<\/li>\n<li>jaume Puig bargues (vocal)<\/li>\n<li>  (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Pau Carles Mart\u00ed P\u00e9rez En esta tesis se presenta la aplicaci\u00f3n de redes neuronales artificiales (anns) para 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