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Morales Marchena, Herón Juan (es_PE)
Cipriano Bautista, Johnny Gregorio (es_PE)
2024-07-02T13:56:03Z
2024-07-02T13:56:03Z
2024-06-03
https://hdl.handle.net/20.500.14278/4660
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo: Pronosticar el caudal de la cuenca del rio Huaura mediante un Sistema de Inferencia Difuso Basado en Precipitaciones. El Método de Investigación es Descriptivo – proposicional. El diseño de investigación es de tipo no experimental. La población en estudio estuvo constituido por todos los factores (Lluvia, llovizna, granizo y nieve) que pronostican el caudal de la cuenca del rio Huaura. En las precipitaciones pluviales se han considerado cuatro variables de entrada: Lluvias (muy ligero, ligero, moderada baja, moderada media, moderada, fuerte y muy fuerte), Llovizna (muy ligeras, ligero, moderada baja, moderada media, moderada, fuerte y muy fuerte), granizo (pequeño, mediano A, mediano B, mediano, grande y muy grande) y nieve (ligera, moderada baja, moderada medio, moderada, fuerte y muy fuerte). En la variable de salida se consideró la descarga de agua (mínimo, medio y máximo). El número de reglas del sistema ha sido dado por todas las posibles combinaciones de calificadores en los antecedentes, dado que hay 4 variables de entrada con tres calificadores este número de combinaciones es 82 reglas lógicas. Para el análisis de datos se utilizó el sistema de inferencia difuso (fuzzy) procesado por el software matlab. Se utilizó la regla difusa de Mamdani: IF 𝑥����������1 is A AND 𝑥����������2 IS B AND 𝑥����������3 IS C AND 𝑥����������4 D THEN 𝑢����������1 E. Analizando esta regla encontramos que si lluvia es muy ligera de 0.219mm/h, llovizna es muy ligero de 0. 0296mm/h, el granizo es pequeño de 0.0mm y la nieve ligera es 0.0mm/h entonces al caudal es mínimo de 19.98m3/s y si la lluvia es muy fuerte de 10.00mm/h, llovizna es muy fuerte de 0.6mm/h, el granizo es muy grande de 60.00mm y la nieve es muy fuerte de 6.00mm/h entonces al caudal es máximo de 59.6m3/s. (es_PE)
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Universidad Nacional del Santa (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UNS (es_PE)
Pronostico del caudal (es_PE)
Inferencia difusa (es_PE)
Precipitaciones pluviales (es_PE)
Pronóstico del caudal de la cuenca del Río Huaura mediante un sistema de inferencia difuso, basado en precipitaciones (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad Nacional del Santa. Escuela de posgrado (es_PE)
Doctorado en Matemática (es_PE)
Doctor en Matemática (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#doctor (es_PE)
32837715
https://orcid.org/0000-0002-5394-0958 (es_PE)
15732636
541038 (es_PE)
Moore Flores, Teodoro (es_PE)
Cedrón León, Ernesto Antonio (es_PE)
Morales Marchena, Herón Juan (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion (es_PE)



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