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Gamarra Moreno, Abraham Esteban
Padilla Sánchez, Raúl
2021-12-06T22:19:01Z
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2021
http://hdl.handle.net/20.500.12894/7235
La tesis tiene como objetivo desarrollar un modelo de red neuronal artificial que permita predecir la dosificación de cloro gas, el tipo de investigación es aplicada, con un nivel de investigación correlacional ya que interesa conocer el grado de asociación que existe entre las variables objetivo y pronosticado por el modelo, la población está conformada por 118 registros históricos registrados durante los meses de junio a diciembre de 2018, luego de un análisis estadístico con el software SPSS, se identificaron 8 registros atípicos que fueron eliminados en el estudio, lo que permitió tener una muestra de 110 registros, los instrumentos utilizados en la lectura de datos de las variables turbidez, temperatura, pH y cloro gas se realizaron con equipos certificados y calibrados, con respecto al caudal se realiza una estimación de su valor. El modelo de red neuronal está compuesto por una capa oculta formada por 14 neuronas, una función tangente hiperbólica como función de activación y una función lineal como función de salida, como error cuadrático medio (MSE), se obtiene el valor de 0,00864298, como coeficiente de correlación 0.89815 que indica una fuerte relación lineal entre las salidas objetivo y las predichas por el modelo, el coeficiente de determinación tiene un valor de 0.81, lo que indica que hay un buen ajuste de los datos al modelo. La ecuación de regresión multivariante de entrada-salida no lineal predeterminada para nuestro modelo es y=b0+LW*tansig(bh+ones(1,N)+IW*x). (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional del Centro del Perú (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Aproximación de función (es_PE)
Red neuronal artificial (es_PE)
Feedforward (es_PE)
Modelo de red neuronal para mejorar la dosificación de cloro gas en la planta de tratamiento de agua potable de la Municipalidad Provincial de Tayacaja (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad Nacional del Centro del Perú.Facultad de Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Maestría en ingeniería de sistemas con mención en gerencia en tecnologías de información y comunicación (es_PE)
Maestria (es_PE)
Maestro en Ingeniería de sistemas. Mención: Gerencia en tecnologías de información y comunicación (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
19919722
https://orcid.org/0000-0002-3953-8014 (es_PE)
23274132
612177 (es_PE)
Huaman Samaniego, Héctor
Gamarra Moreno, Abraham Esteban
Arauco Esquivel, Saúl Ernesto
Peña Rojas, Anieval Cirilo
Mercado Rivas, Richard Yuri
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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