Pronóstico del caudal de la cuenca del Río Huaura mediante un sistema de inferencia difuso, basado en precipitaciones

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El presente trabajo de investigación tiene como objetivo: Pronosticar el caudal de la cuenca del rio Huaura mediante un Sistema de Inferencia Difuso Basado en Precipitaciones. El Método de Investigación es Descriptivo – proposicional. El diseño de investigación es de tipo no experimental. La poblaci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Cipriano Bautista, Johnny Gregorio
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional del Santa
Repositorio:UNS - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/4660
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14278/4660
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Pronostico del caudal
Inferencia difusa
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description El presente trabajo de investigación tiene como objetivo: Pronosticar el caudal de la cuenca del rio Huaura mediante un Sistema de Inferencia Difuso Basado en Precipitaciones. El Método de Investigación es Descriptivo – proposicional. El diseño de investigación es de tipo no experimental. La población en estudio estuvo constituido por todos los factores (Lluvia, llovizna, granizo y nieve) que pronostican el caudal de la cuenca del rio Huaura. En las precipitaciones pluviales se han considerado cuatro variables de entrada: Lluvias (muy ligero, ligero, moderada baja, moderada media, moderada, fuerte y muy fuerte), Llovizna (muy ligeras, ligero, moderada baja, moderada media, moderada, fuerte y muy fuerte), granizo (pequeño, mediano A, mediano B, mediano, grande y muy grande) y nieve (ligera, moderada baja, moderada medio, moderada, fuerte y muy fuerte). En la variable de salida se consideró la descarga de agua (mínimo, medio y máximo). El número de reglas del sistema ha sido dado por todas las posibles combinaciones de calificadores en los antecedentes, dado que hay 4 variables de entrada con tres calificadores este número de combinaciones es 82 reglas lógicas. Para el análisis de datos se utilizó el sistema de inferencia difuso (fuzzy) procesado por el software matlab. Se utilizó la regla difusa de Mamdani: IF ����������1 is A AND ����������2 IS B AND ����������3 IS C AND ����������4 D THEN ����������1 E. Analizando esta regla encontramos que si lluvia es muy ligera de 0.219mm/h, llovizna es muy ligero de 0. 0296mm/h, el granizo es pequeño de 0.0mm y la nieve ligera es 0.0mm/h entonces al caudal es mínimo de 19.98m3/s y si la lluvia es muy fuerte de 10.00mm/h, llovizna es muy fuerte de 0.6mm/h, el granizo es muy grande de 60.00mm y la nieve es muy fuerte de 6.00mm/h entonces al caudal es máximo de 59.6m3/s.
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En las precipitaciones pluviales se han considerado cuatro variables de entrada: Lluvias (muy ligero, ligero, moderada baja, moderada media, moderada, fuerte y muy fuerte), Llovizna (muy ligeras, ligero, moderada baja, moderada media, moderada, fuerte y muy fuerte), granizo (pequeño, mediano A, mediano B, mediano, grande y muy grande) y nieve (ligera, moderada baja, moderada medio, moderada, fuerte y muy fuerte). En la variable de salida se consideró la descarga de agua (mínimo, medio y máximo). El número de reglas del sistema ha sido dado por todas las posibles combinaciones de calificadores en los antecedentes, dado que hay 4 variables de entrada con tres calificadores este número de combinaciones es 82 reglas lógicas. Para el análisis de datos se utilizó el sistema de inferencia difuso (fuzzy) procesado por el software matlab. Se utilizó la regla difusa de Mamdani: IF ����������1 is A AND ����������2 IS B AND ����������3 IS C AND ����������4 D THEN ����������1 E. Analizando esta regla encontramos que si lluvia es muy ligera de 0.219mm/h, llovizna es muy ligero de 0. 0296mm/h, el granizo es pequeño de 0.0mm y la nieve ligera es 0.0mm/h entonces al caudal es mínimo de 19.98m3/s y si la lluvia es muy fuerte de 10.00mm/h, llovizna es muy fuerte de 0.6mm/h, el granizo es muy grande de 60.00mm y la nieve es muy fuerte de 6.00mm/h entonces al caudal es máximo de 59.6m3/s.application/pdfspaUniversidad Nacional del SantaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UNSreponame:UNS - Institucionalinstname:Universidad Nacional del Santainstacron:UNS Pronostico del caudalInferencia difusaPrecipitaciones pluvialeshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00Pronóstico del caudal de la cuenca del Río Huaura mediante un sistema de inferencia difuso, basado en precipitacionesinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionSUNEDUDoctor en MatemáticaUniversidad Nacional del Santa. 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