Determinación de la curva de retención de agua de suelos granulares usando redes neuronales artificiales

Simple item page
dc.contributor.advisorGarcia Solano, Mario
dc.contributor.advisorDonado Garzon, Leonardo David
dc.contributor.authorGómez Castro, Alba Andrea
dc.date.accessioned2024-03-03T17:37:15Z
dc.date.available2009
dc.date.available2024-03-03T17:37:15Z
dc.date.created2009
dc.date.issued2009
dc.description.abstractBackpropagation. RESUMEN La determinación de las curvas de retención de agua en los suelos es fundamental para el estudio de la movilidad del agua subterránea, sin embargo, obtener mediciones de ésta de manera directa es difícil tanto en el campo como en el laboratorio; y los modelos teóricos propuestos hasta ahora generan incertidumbres, debido a que contienen parámetros empíricos o son estimaciones basadas en otros parámetros más fáciles de medir en el suelo. La implementación de las redes neuronales artificiales, se propone como una alternativa para determinar curvas de retención de agua, ya que son sistemas de procesamiento de información basados en datos, que modelan relaciones entre los datos de entrada y salida si importar el tipo de relación que exista entre estos, no requieren una matemática compleja. Usando el algoritmo Backpropagation se diseñaron las arquitecturas de las redes neuronales, que aproximan el comportamiento de las curvas de retención tomadas en el laboratorio para tres tipos de suelo, arena fina uniforme (AFU), arena media uniforme (AMU) y arena de diferentes tamaños de partícula (ADTP). Se pudo observar que el adecuado comportamiento de una red depende en gran medida de la calidad y cantidad de datos con los que se cuente para el entrenamiento
dc.description.abstractenglishThe Determination of soil water retention curve is essential to study the mobility of the groundwater, and this study has a lot of applications in ecology, agronomy and engineering, and others. But it`s direct measurement is complicated as much in the field as in the laboratory, and the proposed theoretical models allow uncertainties as contain empirical parameters, or are estimates based on other parameters more easily measured in the soil. For its part of the laboratory measurements take time and require special equipment. The artificial neural networks, sets out like an alternative to determine water retention curves, because they are systems of processing of information based on data, that model relations between input and output data regardless of whether that type of relationship exists these, do not require a complex mathematical model. This paper presents the develop of neural networks, with backpropagation algorithm that approximate the behavior of the retention curves taken in the laboratory for three types of sandy soil, fine sand uniform AFU, sand average uniform AMU and sand of different sizes particle ADTP. It was observed that the proper behavior of a network depends largely on the quality and quantity of data which are available for training
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Civil
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22813
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Civil
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Civil
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectCurvas de retención de agua
dc.subjectRedes neuronales artificiales
dc.subjectAlgoritmo
dc.subject.keywordSoil water retention curve
dc.subject.keywordArtificial neural networks
dc.subject.keywordBackpropagation algorithm.
dc.titleDeterminación de la curva de retención de agua de suelos granulares usando redes neuronales artificiales
dc.title.englishDetermination of water retention curve in sandy soil using artificial neural networks
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
139.61 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
2.65 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
254.88 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Ingeniería Civil