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    <subfield code="a">Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva.</subfield>
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    <subfield code="c">Catalogaci&#xF3;n de la Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, transcrita por la Biblioteca Central de la Universidad Nacional Agraria de la Selva, sin modificaciones posteriores.</subfield>
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    <subfield code="a">Rojas Quincho, Jhojan Pool,</subfield>
    <subfield code="d">1990-,</subfield>
    <subfield code="e">autor</subfield>
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    <subfield code="a">Simulaci&#xF3;n de la temperatura y la humedad relativa con el modelo de redes neuronales artificiales para el a&#xF1;o 2014 en la ciudad de Tingo Mar&#xED;a - Hu&#xE1;nuco /</subfield>
    <subfield code="c">presentado por Jhojan Pool Rojas Quincho ; [Luis Eduardo Or&#xE9; Cierto, asesor]</subfield>
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    <subfield code="a">Tingo Mar&#xED;a, Per&#xFA; :</subfield>
    <subfield code="b">Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, </subfield>
    <subfield code="c">2016.</subfield>
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    <subfield code="a">121 hojas :</subfield>
    <subfield code="b">figuras (color, blanco y negro), cuadros (blanco y negro) ;</subfield>
    <subfield code="c">30 cm.</subfield>
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    <subfield code="a">texto impreso</subfield>
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    <subfield code="a">sin mediaci&#xF3;n</subfield>
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    <subfield code="a">Incluye acta de sustentaci&#xF3;n de tesis
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    <subfield code="a">En la bibliograf&#xED;a de su tesis incluy&#xF3; art&#xED;culos de internet.</subfield>
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    <subfield code="a">Tesis (Ingenier&#xED;a)--Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad de Recursos Naturales Renovables, 2016.</subfield>
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    <subfield code="a">Bibliograf&#xED;a: p&#xE1;ginas 117  - 121</subfield>
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    <subfield code="a">Introducci&#xF3;n : Objetivo general. Objetivos espec&#xED;ficos -- Revisi&#xF3;n de literatura : Simulaci&#xF3;n de elementos climatol&#xF3;gicos. Simulaci&#xF3;n de elementos climatol&#xF3;gicos con los modelos de redes neuronales artificiales. Modelo de redes neuronales artificiales. Condiciones meteorol&#xF3;gicas de la amazon&#xED;a. Condiciones meteorol&#xF3;gicas de la selva de Hu&#xE1;nuco -- Materiales y m&#xE9;todos : Ubicaci&#xF3;n. Aspectos ambientales. Tipo de investigaci&#xF3;n. Metodolog&#xED;a -- Resultados : Evaluaci&#xF3;n del desempe&#xF1;o de modelos de redes neuronales artificiales para la simulaci&#xF3;n de la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria de la ciudad de Tingo Mar&#xED;a. Simulaci&#xF3;n de la temperatura media diaria y la humedad relativa media diaria con los modelos m&#xE1;s &#xF3;ptimos de RNA para el a&#xF1;o 2014. Validaci&#xF3;n de las simulaciones de la temperatura media diaria y de la humedad relativa diaria mediante los indicadores estad&#xED;sticos sugeridos por Pielke (2002) -- Discusi&#xF3;n -- Conclusiones -- Recomendaciones -- Abstract -- Referencias bibliogr&#xE1;ficas -- Anexo.</subfield>
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    <subfield code="a">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 Mar&#xED;a se muestra como vulnerable, pues dada la gran extensi&#xF3;n de bosques y &#xE1;reas de cultivos, estas se puedan perjudicar por un aumento de temperatura, los cuales podr&#xED;an 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 podr&#xED;an estimar si se pudiera modelar las condiciones que se dan en la ciudad de Tingo Mar&#xED;a. Para esto se utiliz&#xF3; 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; dise&#xF1;ados con diferentes arquitecturas (desde 1 hasta 12 neuronas en la capa oculta) y periodos de entrenamiento (30 y 74 a&#xF1;os para la temperatura y de 30 y 69 a&#xF1;os para la humedad relativa), tambi&#xE9;n se consider&#xF3; al fen&#xF3;meno El Ni&#xF1;o como criterio para construir los patrones de entrada y salida. Los resultados mostraron un mejor desempe&#xF1;o de los modelos donde no se consider&#xF3; a los periodos donde no hubo eventos El Ni&#xF1;o y La Ni&#xF1;a, y con respecto al tiempo de entrenamiento se encontr&#xF3; una mejor simulaci&#xF3;n con los patrones de mayor periodo, luego de validar cada uno de los modelos se obtuvo que s&#xF3;lo el modelo con 7 neuronas en la capa oculta y con un tiempo de entrenamiento de 74 a&#xF1;os (sin considerar los periodos en donde hubo eventos El Ni&#xF1;o y La Ni&#xF1;a) cumpli&#xF3; los indicadores estad&#xED;sticos de Pielke.</subfield>
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    <subfield code="a">Material bibliogr&#xE1;fica para estudiantes universitarios, docentes e investigadores.
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    <subfield code="a">Ingenier&#xED;a Ambiental.</subfield>
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    <subfield code="a">En espa&#xF1;ol.</subfield>
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    <subfield code="a">Or&#xE9; Cierto, Luis Eduardo,</subfield>
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    <subfield code="a">Universidad Nacional Agraria de la Selva (Tingo Mar&#xED;a).</subfield>
    <subfield code="b">Facultad de Recursos Naturales Renovables</subfield>
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    <subfield code="z">Pr&#xE9;stamo en sala</subfield>
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