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Requena, D., (2018). Transito de avenidas en el cauce natural del Rió Ichu mediante redes neuronales artificiales [Tesis, Universidad Nacional de Huancavelica]. http://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/1674
Requena, D., Transito de avenidas en el cauce natural del Rió Ichu mediante redes neuronales artificiales [Tesis]. : Universidad Nacional de Huancavelica; 2018. http://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/1674
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author = "Requena Machuca, David",
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Title: Transito de avenidas en el cauce natural del Rió Ichu mediante redes neuronales artificiales
Authors(s): Requena Machuca, David
Advisor(s): Ayala Bizarro, Ivan Arturo
OCDE field: Infraestructura Hidraulica
Issue Date: 22-May-2018
Institution: Universidad Nacional de Huancavelica
Abstract: El trabajo de investigacio´n realiza el estudio de tr´ansito de avenidas en el cauce natural del R´ıo Ichu mediante la t´ecnica de las redes neuronales artificiales (RNA), los m´etodos hidrol´ogico e hidra´ulico tradicionales empleados para el c´alculo del fen´omeno requieren de diversos para´metros del cauce del r´ıo, a diferencia de estos m´etodos las RNA no requieren de mucha informaci´on, tan solo requieren de registros histo´ricos anteriores para poder determinar con una exactitud el tr´ansito de avenidas en el r´ıo.
El a´rea de estudio se encuentra ubicado en la cuenca experimental del R´ıo Ichu, aguas arriba de la cuidad de Huancavelica en un a´rea de 607 km2 aproximadamente, se desarrollo´ primeramente un modelo calibrado y validado del proceso de lluvia-escorrent´ıa, con los datos registrados por las 6 estaciones meteorolo´gicas (precipitacio´n) y una estacio´n hidrolo´gica (escorrent´ıa) distribuidas en la cuenca; el tr´ansito de hidrograma se realiz´o con el m´etodo de Muskingun-Cunge, para generar los registros histo´ricos para los 5 tramos del cauce del R´ıo Ichu el cual se dividio´, obteniendo 39 avenidas histo´ricas en los an˜os 2016 y 2017. El modelo HEC-1 se emple´o para modelar el proceso de lluvia-escorrent´ıa, el cual se obtuvo valores de coeficientes de eficiencia Nash-Sutcliffe (E) iguales a 0.851 y 0.828 para la etapa de calibrado y validaci´on respectivamente; en segundo lugar se construyo´ RNAs con diversas arquitecturas para entrenar y encontrar la arquitectura que mejor se ajuste a dicho feno´meno; encontrando a la RNA con la arquitectura 1-5-1 que presenta un mejor ajuste. La red obtuvo los valores de E=0.881 en la etapa de entrenamiento y 0.859 en la validaci´on.
La aplicacio´n del m´etodo de las redes neuronales que se ha aplicado para el tr´ansito de avenidas con un tiempo de avance de 30 minutos ha resultado totalmente satisfactoria respecto a la calidad de los resultados.
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Discipline: Ingeniería Civil
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Huancavelica. Facultad de Ciencias de Ingeniería
Grade or title: Titulo Profesional : Ingeniero Civil
Register date: 21-Jun-2018
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