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dc.contributor.advisorVásquez Ramírez, Luis
dc.contributor.authorVásquez Paredes, Luis Félix
dc.date.accessioned2019-09-27T13:41:26Z
dc.date.available2019-09-27T13:41:26Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14074/3317
dc.description.abstractLa escasez de informaci´on hidrom´etrica dificulta el planeamiento y adecuado aprovechamiento del recurso h´ıdrico en las cuencas. Por esta raz´on se plantean m´etodos o modelos hidrol´ogicos de precipitaci´on y escorrent´ıa que requieren informaci´on de la que no se dispone en muchas cuencas del territorio nacional. El objetivo de esta investigaci´on es generar un registro completo de caudales medios mensuales mediante la aplicaci´on de la t´ecnica de las redes neuronales artificiales. La aplicaci´on de la inteligencia artificial en ´areas como la hidrolog´ıa nos permite disponer de una metodolog ´ıa adaptable a la informaci´on disponible en cada cuenca. Las redes neuronales artificiales emplean un conjunto de datos o patrones de entrada que corresponden a las variables que influyen en un fen´omeno f´ısico con sus correspondientes salidas o respuestas, y sin necesidad de conocer la interacci´on o relaci´on existente entre ellas para dar forma a dicho fen´omeno, nos pueden brindar las respuestas o salidas para patrones no conocidos o no entrenados. Esta es la principal raz´on por la cual se ha optado por esta t´ecnica para la generaci´on de caudales en la cuenca del r´ıo Crisnejas. La cuenca posee un registro incompleto de 11 a˜nos de caudales promedio mensuales. Con la recopilaci´on y tratamiento estad´ıstico de 53 a˜nos de informaci´on clim´atica de precipitaci´on y temperatura de 12 estaciones ubicadas en el ´ambito de la cuenca y 11 a˜nos de informaci´on hidrom´etrica registrada en el punto emisor (Puente Crisnejas), se ha logrado el entrenamiento de una red neuronal artificial que dio como salida el caudal promedio mensual de los 53 a˜nos y adicionalmente se hizo una predicci ´on de dicha serie de tiempo en un per´ıodo futuro de 15 a˜nos (hasta el 2032). Con la informaci´on generada, se dispuso a realizar el ajuste estad´ıstico a la distribuci´on Lognormal y obtener la oferta h´ıdrica del r´ıo Crisnejas a una persistencia hidrol´ogica del 50%, 75% y 95% en un per´ıodo futuro de 15 a˜nos. Finalmente, se determin´o el caudal ecol´ogico y se rest´o su valor a la oferta h´ıdrica, obteni´endose la disponibilidad h´ıdrica del r´ıo, asumiendo que no existe demanda aguas abajo del punto de an´alisis. Los productos de este trabajo de investigaci´on permiten su aplicaci´on al an´alisis de eventos de sequ´ıa o efectos del fen´omeno del Ni˜no en la cuenca para futuras investigaciones y deja una base metodol´ogica para la generaci´on de caudales mediante entrenamiento de redes neuronales artificiales.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Cajamarcaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Nacional de Cajamarcaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNCes_PE
dc.subjectCaudal promedio mensuales_PE
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_PE
dc.subjectCuenca del río Crisnejases_PE
dc.titleDisponibilidad hídrica del río Crisnejas en la estación Puente Crisnejas, mediante entrenamiento de una red neuronal artificial para extensión del periodo de registro de caudales.es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Cajamarca. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTitulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Hidráulicaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Hidráulicoes_PE


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