Aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) al modelamiento de lluvia-escorrentía en la cuenca del río Chancay Lambayeque

Descripción del Articulo

La presente investigación tuvo como objeto de estudio aplicar redes neuronales artificiales al modelamiento de lluvia-escorrentía en la cuenca del río Chancay Lambayeque, asimismo fue del tipo Cuantitativa – Explicativa, con un diseño Transversal. La población y muestra estuvo conformada por 11 esta...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ordoñez Rimarachin, Lourdes Stephany
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Señor de Sipan
Repositorio:USS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/10443
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12802/10443
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Redes neuronales
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description La presente investigación tuvo como objeto de estudio aplicar redes neuronales artificiales al modelamiento de lluvia-escorrentía en la cuenca del río Chancay Lambayeque, asimismo fue del tipo Cuantitativa – Explicativa, con un diseño Transversal. La población y muestra estuvo conformada por 11 estaciones meteorológicas y 01 hidrológica, mientras que las técnicas empleadas fueron la observación y el análisis documental, esta última tuvo como instrumento a la ficha de recolección de datos hidrometeorológicos. Como parte de los resultados, la calibración y posterior validación del modelo de redes neuronales se realizó empleando Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM), así se obtuvo que en la etapa de validación el modelo alcanzó un coeficiente de Nash de 0.93, correspondiéndole el calificativo de “muy bueno”. Finalmente, se recomienda el modelo de Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM), para modelamientos futuros que impliquen la simulación de series de tiempo, pues la facilidad de su manejo permite alcanzar buenos resultados.
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Finalmente, se recomienda el modelo de Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM), para modelamientos futuros que impliquen la simulación de series de tiempo, pues la facilidad de su manejo permite alcanzar buenos resultados.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambienteapplication/pdfspaUniversidad Señor de SipánPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perúhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Repositorio Institucional - USSRepositorio Institucional USSreponame:USS-Institucionalinstname:Universidad Señor de Sipaninstacron:USSRedes neuronalesModelamientoPrecipitaciónEscorrentíaCuencahttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01Aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) al modelamiento de lluvia-escorrentía en la cuenca del río Chancay Lambayequeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Señor de Sipán. 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