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Raul Sulla, Torres
Lozada Vilca, Russel Allidren
2018-01-22T13:50:18Z
2018-01-22T13:50:18Z
2017
http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/5040
El presente trabajo de investigación trata del diseño y simulación de un sistema de pronóstico de precipitación pluvial utilizando técnicas neuro-difusas.Este sistema tendrá como entradas las siguientes variables: temperatura, humedad relativa, dirección de viento, ya que para el pronóstico de la precipitación pluvial intervienen estas variables.El sistema de neuro-difuso denominado también sistemas flexibles, tienen propiedades como por ejemplo: mientras las redes neuronales ofrecen ventajas como el aprendizaje, adaptación, tolerancia a fallas, paralelismo y generalización, no son buenas para explicar como han alcanzado sus decisiones, en cambio los sistemas difusos, los cuales razonan con información imprecisa a través de un mecanismo de inferencia bajo incertidumbre lingüística, son buenos explicando sus decisiones pero no pueden adquirir automáticamente las reglas que usan para tomarlas. Y en base al comportamiento de las variables mencionadas, tendrán que darnos una cierta incertidumbre del pronóstico de la precipitación pluvial, además de ir aprendiendo en este área. La simulación del sistema se hará en MATLAB, adquiriendo datos externos, de las variables que se comportarán como entradas al sistema, estas variables serán procesadas mediante un sistema neuro-difuso el cual nos dará un resultado de incertidumbre de la precipitación pluvial. (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Redes neuronales (es_PE)
Lógica difusa (es_PE)
Sistema climatológico (es_PE)
Precipitación pluvial (es_PE)
Redes neuronales y lógica difusa aplicado a un sistema climatológico (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Doctorado en Ciencias: Ingeniería Mecatrónica (es_PE)
Doctorado (es_PE)
Doctor en Ciencias: Ingeniería Mecatrónica (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 (es_PE)
Pública



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