Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Dam Seepage Analysis Based on Artificial Neural Networks: the Hysteresis Phenomenon
Año:2013
Áreas de investigación
  • Ingeniería eléctrica, electrónica y automática,
  • Ingeniería civil y arquitectura
Datos
Descripción
Seepage flow measurement is an important behavior indicator when providing information about dam performance. The main objective of this study is to analyze seepage by means of an artificial neural network model. The model is trained and validated with data measured at a case study. The dam behavior towards different water level changes is reproduced by the model and a hysteresis phenomenon detected and studied. Artificial neural network models are shown to be a powerful tool for predicting and understanding seepage phenomenon.
Internacional
Si
Nombre congreso
The 2013 International Joint Conference onNeural Networks (IJCNN),
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Dallas (USA)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4673-6128-6
DOI
10.1109/IJCNN.2013.6707110
Fecha inicio congreso
04/08/2013
Fecha fin congreso
09/08/2013
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Título de las actas
Dam seepage analysis based on artificial neural networks: the hysteresis phenomenon
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Hidroinformática y Gestión del Agua
  • Grupo de Investigación: Grupo de Sistemas Dinámicos, Aprendizaje y Control (SISDAC)
  • Departamento: Ingeniería Civil: Hidráulica y Energética
  • Departamento: Tecnologías Especiales Aplicadas a la Telecomunicación