{"id":96903,"date":"2018-03-11T10:17:16","date_gmt":"2018-03-11T10:17:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/prediccion-de-caudales-en-tiempo-real-en-grandes-cuencas-utilizando-redes-neuronales-artificiales\/"},"modified":"2018-03-11T10:17:16","modified_gmt":"2018-03-11T10:17:16","slug":"prediccion-de-caudales-en-tiempo-real-en-grandes-cuencas-utilizando-redes-neuronales-artificiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/hidrologia\/prediccion-de-caudales-en-tiempo-real-en-grandes-cuencas-utilizando-redes-neuronales-artificiales\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n de caudales en tiempo real en grandes cuencas utilizando redes neuronales artificiales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Lucas Pujol Reig <\/strong><\/h2>\n<p>La necesidad de conocer con suficiente tiempo de antelaci\u00f3n los caudales futuros en r\u00edos donde se asientan grandes ciudades e industrias es com\u00fan en todas partes del mundo. Existen diversas metodolog\u00edas que permiten resolver este problema, cada una con sus pros y sus contras. El acople y la comparaci\u00f3n entre varios modelos de predicci\u00f3n de diferentes caracter\u00edsticas es fundamental a la hora de la analizar la situaci\u00f3n futura en un caso de alerta donde es necesario tomar decisiones trascendentales. En esta tesis se ha realizado una intensa revisi\u00f3n bibliogr\u00e1fica, sobre los modelos de predicci\u00f3n con redes neuronales artificiales (rna), para conocer el estado del arte de esta metodolog\u00eda y a partir de ese punto, proponer y estudiar mejoras que puedan contribuir al avance de este arte. con la intenci\u00f3n de darle significado f\u00edsico a este tipo de modelos, se ha propuesto una metodolog\u00eda de modelo h\u00edbrido que permite identificar autom\u00e1ticamente el estado hidrol\u00f3gico de una cuenca determinada para permitir modelar por separado cada estado mediante rna simples. Tambi\u00e9n se ha incorporado el concepto f\u00edsico en la elecci\u00f3n de las variables de entrada al modelo, proponiendo an\u00e1lisis geomorfol\u00f3gicos de la cuenca y de tiempos de respuesta que ayuden a identificar las variables m\u00e1s influyentes. por otro lado, dada la necesidad de conocer la funci\u00f3n de distribuci\u00f3n de las predicciones para casos reales, donde es necesario tomar decisiones a partir de estos resultados, se ha propuesto una metodolog\u00eda para el c\u00e1lculo de la incertidumbre de las predicciones, pudiendo ser aplicado para cualquier tipo de modelo sin importar su complejidad. para conferir un uso pr\u00e1ctico a estas ideas, se ha desarrollado una aplicaci\u00f3n inform\u00e1tica (ann) capaz de realizar los c\u00e1lculos necesarios para la construcci\u00f3n de un modelo de predicci\u00f3n con rna. Se han incorporado m\u00f3dulos para el an\u00e1lisis de los datos, de los tiempos de respuesta de la cuenca y cauces, m\u00f3dulos de c\u00e1lculos de par\u00e1metros, un m\u00f3dulo para el c\u00e1lculo de la incertidumbre y otros de an\u00e1lisis de los resultados. Se ha creado un software enfocado a la utilizaci\u00f3n de este tipo de modelos en la hidrolog\u00eda, ya que actualmente no existe ning\u00fan programa que contenga todos los elementos necesarios y la flexibilidad que se necesita para construir modelos orientados a la predicci\u00f3n de caudales. Asimismo, se ha desarrollado una gu\u00eda de pasos a seguir para la obtenci\u00f3n del modelo \u00f3ptimo, teniendo en cuenta siempre la incorporaci\u00f3n del significado f\u00edsico del proceso a modelar.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Predicci\u00f3n de caudales en tiempo real en grandes cuencas utilizando redes neuronales artificiales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Predicci\u00f3n de caudales en tiempo real en grandes cuencas utilizando redes neuronales artificiales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Lucas Pujol Reig <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 30\/10\/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>Rafael Luis Garc\u00eda Bartual<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan  bautista Marco segura <\/li>\n<li>Alberto Montanari (vocal)<\/li>\n<li>Luis Garrote de marcos (vocal)<\/li>\n<li>angel Luis Aldana valverde (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Lucas Pujol Reig La necesidad de conocer con suficiente tiempo de antelaci\u00f3n los caudales futuros en r\u00edos 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