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Simulación de la temperatura y la humedad relativa con el modelo de redes neuronales artificiales para el año 2014 en la ciudad de Tingo María - Huánuco / presentado por Jhojan Pool Rojas Quincho ; [Luis Eduardo Oré Cierto, asesor]

By: Contributor(s): Material type: TextLanguage: Spanish Original language: Spanish Publisher: Tingo María, Perú : Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2016Description: 121 hojas : figuras (color, blanco y negro), cuadros (blanco y negro) ; 30 cmContent type:
  • texto impreso
Media type:
  • sin mediación
Carrier type:
  • volumen
DDC classification:
  • 22 551.5
Partial contents:
Introducción : Objetivo general. Objetivos específicos -- Revisión de literatura : Simulación de elementos climatológicos. Simulación de elementos climatológicos con los modelos de redes neuronales artificiales. Modelo de redes neuronales artificiales. Condiciones meteorológicas de la amazonía. Condiciones meteorológicas de la selva de Huánuco -- Materiales y métodos : Ubicación. Aspectos ambientales. Tipo de investigación. Metodología -- Resultados : Evaluación del desempeño de modelos de redes neuronales artificiales para la simulación de la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria de la ciudad de Tingo María. Simulación de la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria con los modelos más óptimos de RNA para el año 2014. Validación de las simulaciones de la temperatura media diaria y de la humedad relativa diaria mediante los indicadores estadísticos sugeridos por Pielke (2002) -- Discusión -- Conclusiones -- Recomendaciones -- Abstract -- Referencias bibliográficas -- Anexo.
Dissertation note: Tesis (Ingeniería)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2016. Abstract: Los recientes reportes sobre el calentamiento global, hablan de un aumento de las concentraciones de gases de efecto invernadero, ante este problema la ciudad de Tingo María se muestra como vulnerable, pues dada la gran extensión de bosques y áreas de cultivos, estas se puedan perjudicar por un aumento de temperatura, los cuales podrían generar incendios, e incluso estas condiciones ambientales puedan propiciar un aumento de las precipitaciones que a su vez hagan que se pierdan grandes extensiones de masa forestal, por el deslizamiento de las zonas fuertemente empinadas en las cabeceras de cuenca. Los posibles cambios se podrían estimar si se pudiera modelar las condiciones que se dan en la ciudad de Tingo María. Para esto se utilizó modelos de redes neuronales artificiales (R.N.A), con la finalidad de simular la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria para el periodo 2014; diseñados con diferentes arquitecturas (desde 1 hasta 12 neuronas en la capa oculta) y periodos de entrenamiento (30 y 74 años para la temperatura y de 30 y 69 años para la humedad relativa), también se consideró al fenómeno El Niño como criterio para construir los patrones de entrada y salida. Los resultados mostraron un mejor desempeño de los modelos donde no se consideró a los periodos donde no hubo eventos El Niño y La Niña, y con respecto al tiempo de entrenamiento se encontró una mejor simulación con los patrones de mayor periodo, luego de validar cada uno de los modelos se obtuvo que sólo el modelo con 7 neuronas en la capa oculta y con un tiempo de entrenamiento de 74 años (sin considerar los periodos en donde hubo eventos El Niño y La Niña) cumplió los indicadores estadísticos de Pielke.
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THESIS BIBLIOTECA CENTRAL Banco de Investigación T-AMB 551.5 8522 R741 2016 (Browse shelf(Opens below)) 1 Available Préstamo en sala 0024399
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Introducción : Objetivo general. Objetivos específicos -- Revisión de literatura : Simulación de elementos climatológicos. Simulación de elementos climatológicos con los modelos de redes neuronales artificiales. Modelo de redes neuronales artificiales. Condiciones meteorológicas de la amazonía. Condiciones meteorológicas de la selva de Huánuco -- Materiales y métodos : Ubicación. Aspectos ambientales. Tipo de investigación. Metodología -- Resultados : Evaluación del desempeño de modelos de redes neuronales artificiales para la simulación de la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria de la ciudad de Tingo María. Simulación de la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria con los modelos más óptimos de RNA para el año 2014. Validación de las simulaciones de la temperatura media diaria y de la humedad relativa diaria mediante los indicadores estadísticos sugeridos por Pielke (2002) -- Discusión -- Conclusiones -- Recomendaciones -- Abstract -- Referencias bibliográficas -- Anexo.

Tesis (Ingeniería)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2016.

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