Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Research Publications in journals:
Predicción de lecturas de aforos de filtraciones de presas bóveda mediante redes neuronales artificiales.
Year:2014
Research Areas
  • Civil engineering
Information
Abstract
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.
International
Si
JCR
Si
Title
Tecnologia y Ciencias del Agua
ISBN
0187-8336
Impact factor JCR
0,012
Impact info
Datos JCR del año 2012
Volume
V
Journal number
3
From page
1
To page
15
Month
SIN MES
Ranking
Participants
  • Autor: David Santillan Sanchez (UPM)
  • Autor: Jose Jesus Fraile Ardanuy (UPM)
  • Autor: Miguel Angel Toledo Municio (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Hidroinformática y Gestión del Agua
  • Departamento: Electrónica Física
S2i 2019 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
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