000			01970nam a22003497i 4500
001			AZUAY-96701
003			AZUAY
005			20251111043113.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T21059
100	1		_aFlores Beltrán, Christian Alexander, _eautor
245	1	0	_aEvaluación de un modelo de pronóstico de caudales para la captación del cebollar usando redes neuronales
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Posgrados, _c2025
300			_a68 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aMagíster en Hidrosanitaria
520	3		_bLas variaciones abruptas en el caudal representan un desafío significativo para las plantas de tratamiento de agua, afectando la calidad del recurso y el funcionamiento operativo. Para mitigar estos efectos, este estudio desarrolla un modelo de pronóstico diario de caudales basado en redes neuronales artificiales, alcanzando un margen de error inferior al 10%. El modelo analiza múltiples escenarios con bases de datos de distintos periodos temporales y emplea una arquitectura de cuatro capas densas, parámetros optimizados y un preprocesamiento estadístico riguroso. Los resultados obtenidos, validados mediante índices de correlación y análisis gráficos, confirman la capacidad del modelo para prever eventos hidrológicos relevantes, contribuyendo a una gestión hídrica más eficiente.
650	1	4	_aCAUDALES
650	1	4	_aGESTIÓN HÍDRICA
650	1	4	_aMEDIDOR DE CAUDALES DE AGUA
650	1	4	_aMODELO DE PRONÓSTICO
650	1	4	_aPLANTA DE TRATAMIENTO
650	1	4	_aRED NEURONAL ARTIFICIAL-ANN
700	1		_aOchoa Garcia, Santiago Aurelio, _edirector de Tesis
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/15543 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c46360 _d46360