Predicción de lecturas de aforos de filtraciones de presas bóveda mediante redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales son estructuras matemáticas inspiradas en el cerebro de los seres vivos, capaces de generar modelos numéricos no lineales de calibración relativamente sencilla. En el presente trabajo se modela el caudal de agua filtrado a través del cimiento rocoso de una presa bóveda piloto con una red neuronal tipo perceptrón multicapa. La filtración a través de un macizo rocoso es un fenómeno difícil de modelar debido a la imposibilidad de caracterizar con detalle el medio en el que discurre y por la complejidad del propio fenómeno. El resultado final es un modelo compuesto por tres neuronas ocultas agrupadas en una capa y cuyas variables de entrada son el nivel de agua en el embalse y tres velocidades de la misma en periodos anteriores. La estructura de la red neuronal se determina teniendo en cuenta la influencia de cada una de las variables de entrada sobre las variables de salida. Para ello, se parte de un conjunto extenso de posibles variables de entrada extraídas de los modelos analíticos o conceptuales del fenómeno físico a modelar.
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Coordinación de Comunicación, Participación e Información
2014
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| Online Access: | http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-24222014000300006 |
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