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Pronóstico de caudales de deshielo a distintas escalas temporales, usando redes neuronales artificiales en la cuenca del río Mapocho en Los AlmendrosArtigas Muñoz, Montserrat January 2015 (has links)
Ingeniera Civil / Actualmente se vive una situación de estrechez hídrica prolongada en la mayor parte del territorio nacional, donde se observa que desde la VI región hacia el norte, la demanda de agua dulce supera la oferta. Una de las principales fuentes de agua dulce la constituyen aquellas provenientes del derretimiento de nieves, por lo cual el modelar su derretimiento a escalas temporales finas, es decir, escalas temporales menores a la mensual, con el objeto de gestionar y utilizar el recurso hídrico de forma óptima, resulta de gran importancia.
La presente memoria consiste en la elaboración de distintas redes neuronales artificiales con el objetivo de pronosticar caudales de deshielo a tres escalas temporales, las cuales son la escala diaria, semanal y quincenal, para la cuenca Mapocho en los Almendros. Adicionalmente, se evalúan y analizan los efectos de incluir datos hidrometeorológicos provenientes de la estación en Valle Nevado, tales como humedad del aire, temperatura y precipitación, en las redes neuronales.
La metodología consta de cinco partes, en primera instancia se estudian las redes neuronales artificiales (RNA) mediante revisión bibliográfica, luego se realiza un análisis teórico del fenómeno en estudio con el objetivo de definir las variables significativas y poder formular las RNA para el pronóstico de caudales de deshielo a los distintos niveles temporales y seleccionar la RNA óptima para cada nivel. Finalmente se realiza la inclusión de los datos hidrometeorológicos de la estación Valle Nevado en los modelos RNA, concluyendo con un análisis de resultados, en el cual se simulan las RNA óptimas para la temporada de deshielo 2013 2014.
Los resultados indican que se obtuvieron RNA con coeficientes de correlación de Pearson R2 mayores a 0.99 en el caso de las escalas temporales diaria y quincenal y mayores a 0.98 en el caso de la escala temporal semanal. Al simular las RNA óptimas para la temporada de deshielo 2013-2014, se obtuvieron caudales con errores absolutos promedio de 0.18 m3/s (5.6 %) para la escala temporal diaria, 0.39 m3/s (11.6%) para la escala temporal semanal y 0.38 m3/s (11.5%) para la escala temporal quincenal.
Respecto a los parámetros de entrada, se concluye que aquellos más significativos, son los relacionados al caudal y la temperatura máxima, lo cual se observa tanto para las RNAs entrenadas con datos de la estación Mapocho en Los Almendros como de la estación Valle Nevado.
Por último, debido a la escasa disponibilidad de datos y a la baja calidad de los mismos, los resultados obtenidos a partir de las RNAs entrenadas con datos de la estación Valle Nevado, no permiten decir con certeza si la inclusión de datos provenientes de una estación ubicada a 3.000 m.s.n.m. implican una mejora en los pronósticos de caudales de deshielo.
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Pronóstico de crecidas en tiempo real usando redes neuronales recurrentesMuñoz Bonacic, Milena January 2008 (has links)
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil / En el contexto socio económico actual de Chile la mayoría de los sistemas tradicionales de control de crecidas son reactivos y resulta imprescindible, en respuesta a un nivel recurrente sin prevenciones claras, ofrecer soluciones a los problemas asociados a fenómenos de crecidas e inundaciones, cambiando el modelo de acción defensiva por un modelo de acción proactiva.
En los últimos años se han realizado estudios de pronóstico de crecidas más adecuados a la realidad dentro del campo de las redes neuronales artificiales, mayormente prealimentadas. Continuando los estudios, en esta memoria se utilizan redes neuronales de tipo recurrente, redes dinámicas que liberan el supuesto de que los parámetros característicos de la cuenca sean estacionarios, capaces de modelar la alta NO linealidad del fenómeno y almacenar la historia relevante de la crecida.
Se aplican específicamente para el pronóstico en la parte alta de la cuenca del río Mapocho, perteneciente a la hoya hidrográfica del río Maipo. Las variables relevantes son definidas a partir de registros de caudales, precipitaciones y temperaturas en tiempo horario. Posteriormente, se elige como red neuronal óptima aquella que entrega el menor error en el caudal pronosticado, cuya arquitectura, configuración y tipo de entrenamiento constituye un modelo de pronóstico.
Se concluye la eficiencia y menor complejidad de considerar una crecida con amplias componentes de frecuencia como set de datos de entrenamiento, en comparación a un set de crecidas “pegadas”, independiente del tipo de red neuronal utilizada y marcadamente en el caso de una red neuronal recurrente.
Los pronósticos de caudal obtenidos mediante redes neuronales recurrentes de Elman son de buena calidad tanto en valor como en el tiempo de ocurrencia. Se obtienen errores menores que para otros modelos de pronóstico como son las redes recurrentes de Hopfield, las redes prealimentadas y los modelos paramétricos.
En el caso de crecidas pluviales, en la cuenca del Estero Arrayán en La Montosa se obtienen pronósticos certeros hasta con 12 horas de anticipación y en la cuenca del río Mapocho en Los Almendros se recomienda realizar pronósticos sólo hasta con 6 horas de anticipación.
En el caso de crecidas de deshielo, en ambas cuencas es posible obtener pronósticos certeros con más de 24 horas de anticipación.
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Sistema de pronóstico de la demanda de productos farmacéuticos basado en redes neuronalesGil Zavaleta, Eybi, Rodríguez Collas, Enith January 2010 (has links)
La supervivencia en los negocios altamente competitivos de hoy requiere una visión precisa de la demanda para poner en marcha los planes de producción, inventario, distribución y compra dentro de las empresas; el sector farmacéutico no es la excepción, ues los efectos de las temporadas, promociones, cambios de precios, publicidad, productos con bajo o alto nivel de movimiento y datos atípicos en general afectan en la determinación de la misma. En este contexto, pronosticar por arriba de la demanda tiene entre sus consecuencias el excesivo inventario de fármacos, obsolescencia o caducidad, y por otro lado, pronosticar por debajo de la demanda tiene como consecuencia la pérdida de las ventas y un posible incremento en los costos. Por lo mencionado, el tema se centra en el desarrollo de un sistema que usa las técnicas de redes neuronales artificiales para el pronóstico de la demanda de productos.
En este trabajo se propone el uso de una red neuronal (Perceptrón multicapa) para el pronóstico de la demanda de productos farmacéuticos, la cual realizará su fase de aprendizaje con el algoritmo backpropagation que brinda una taza de error de 3.57% en el mejor caso encontrado; su implementación se desarrollará bajo la tecnología de MATLAB para la construcción de la red neuronal y del lenguaje JAVA para el diseño de la interfaz gráfica de usuario.
Palabras clave: Pronóstico de la demanda, Backpropagation, sector farmacéutico. / --- The survival in the highly competitive business of today needs a precise vision of the demand to put in march the plans of production, inventory, distribution and buy inside the companies; the pharmaceutical sector is not the exception, so he effects of the seasons, promotions, changes of prices, trends, products with under or high level of movement and atypical information affects in the determination of the same one. In this context, to predict overhead of the demand it as between his consequences the overstock of medicaments, obsolescence or caducity, and on the other hand, to predict below the demand has as consequence the loss of sales and the possible increase in the costs. For the mentioned, the topic centres on the development of a system that uses the technologies of Artificial Neura Networks and of the diffuse logic for the forecast of the demand of products.
This paper proposes the use of a neural network (multilayer perceptron) for the prediction of demand for pharmaceuticals, which will hold its learning phase with the backpropagation algorithm that provides an error rate of 3.57%; its implementation will under MATLAB technology for building the neural network and the JAVA language for the design of the graphical user interface.
Keywords: Demand forecasting, Backpropagation, Pharmaceutical sector.
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Diseño y simulación de un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para prototipo cuadrocópteroLuna Rimayhuamán, Alberto Pablo 20 October 2018 (has links)
La presente tesis desarrolla un regulador cuadrático gaussiano LQG con control neuronal para un prototipo cuadrocóptero. Se presentan el modelamiento directo, el cual involucran las ecuaciones diferenciales que gobiernan la dinámica de movimiento del cuadrocóptero y el modelamiento inverso, en donde el cuadrocóptero o sistema pasa por un proceso de identificación de sistema realizado por una red neuronal artificial basada en un modelo paramétrico. Luego, se entrena otra red neuronal que emula el comportamiento de un controlador óptimo que forma parte del regulador cuadrático gaussiano LQG. Este está compuesto por el controlador óptimo de estados llamado regulador cuadrático lineal y el estimador de estados óptimo, el filtro de Kalman. Debido a la complejidad de diseño del controlador y el estimador, estos se importan a manera de código. Ambos modelamientos se llevan al entorno Matlab y Simulink para poder realizar la simulación. Se compara tanto el modelamiento directo como el inverso ante distintas entradas de referencia. Esto se aprecia a través de la red neuronal que logra comportarse como el sistema y la red neuronal que emula al controlador, corroborando la aplicación de redes neuronales en el campo de teoría de control. / Tesis
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Diseño de un sistema de navegación autónomo para robots móviles usando fusión de sensores y controladores neuro difusosEnciso Salas, Luis Miguel 25 July 2015 (has links)
El objetivo principal de esta tesis fue el desarrollar un sistema de navegación autónomo
para la aplicación en robots móviles, para ello se uso el enfoque reactivo por
presentar una aproximación más real al problema del planeamiento.
El sistema de navegación se dividió en dos partes para fines del diseño; en la primera
se desarrolló e implementó un controlador para el planeamiento de la trayectoria
mediante el uso de controladores neuro-difusos y el uso de cuadrículas de certeza;
mientras que en la segunda parte, se afrontó el problema de la localización del robot
en un entorno desconocido, para lo cual se hizo uso de la fusión de sensores
odométricos, inerciales y de redes inalámbricas.
Para este propósito se diseño e implementó el controlador para diferentes plataformas
de simulación, además se implementó el mismo en un robot Pioneer P3-AT, lográndose
resultados interesantes que permiten apreciar este algoritmo como una alternativa
atractiva en la navegación autónoma de los robots móviles, el método presentado representa
un híbrido entre los métodos de navegación por fusión de conductas y los
métodos basados en campo de fuerzas por lo cual permite aprovechar las ventajas
de ambos métodos.
Para la localización se implementó la fusión de sensores presentes en los celulares
modernos y sensores de velocidad o encoders, la fusión de sensores se implementó
en dos instancias, la primera para la estimación precisa de la orientación por medio de
filtros de Kalman y la segunda en donde se realiza la estimación de las coordenadas
de la posición con el uso de filtros de Kalman para sistemas no lineales. / Tesis
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Desarrollo de una librería neuronal en control builder 5.1 para controlar el nivel de mineral al interior de un molino de bolasSotelo Cabrera, Giancarlo Stefano 27 June 2016 (has links)
Los equipos utilizados en la molienda de minerales son los molinos de bolas,
encargados de realizar la conminución del mineral. Estos equipos desarrollan
elevado consumo de energía a una baja eficiencia de operación. Una de las razones
de la baja eficiencia se debe a la dificultad existente para identificar el nivel de carga
en el molino. Por ejemplo, al incrementar el nivel de carga al nivel óptimo, los
espacios existentes entre las bolas de acero se rellenan con mineral, generando un
incremento en el ratio de conminución. Por otro lado, podría pensarse que superar el
nivel de carga óptimo incrementa el ratio de conminución. Sin embargo, solo satura
el molino y disminuye aún más la eficiencia del proceso. Estos son algunos ejemplos
que indican la importancia de conocer el nivel de carga durante la operación. El nivel
de carga marca la pauta de una operación óptima y permite incrementar la eficiencia
del proceso de molienda.
El objetivo de la tesis fue desarrollar un sistema de control neuronal capaz de
determinar el nivel de carga instantáneo del molino en base a la experiencia del
operador de sala de control y mediciones de variables ampliamente conocidas en la
operación de molinos: Presión, Velocidad, Impactos y Tonelaje. La principal ventaja
del sistema de control desarrollado es la medición en tiempo real de una variable que
no es posible determinar directamente con algún sistema de instrumentación en
campo. Adicionalmente, si el molino está operando fuera del nivel óptimo de carga,
el sistema de control proporciona las acciones típicas correctivas.
El sistema de control neuronal fue desarrollado en las plataformas Control Builder 5.1
y System800xA (Sistema de Control Distribuido) del fabricante ABB. Las señales de
campo se integraron al sistema a través de “Cableado Duro” (4…20mA) y “Modbus
TCP”. Asimismo, se utilizó el algoritmo neuronal supervisado “Retropropagación” a
fin de entrenar la red neuronal. Finalmente, se realizaron pruebas al sistema de
control y se obtuvo el nivel de carga del molino con un error máximo de 4.22%. / Tesis
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Diseño de un sistema de control por auto organización para semáforos de una intersección vial utilizando redes neuronalesHuamán Apaza, Diego Eduardo, Testino Julca, Ricardo Antonio 09 March 2017 (has links)
La presente tesis tiene como objetivo mostrar una estrategia diferente ante la problemática del
tráfico vehicular, como sabemos el tráfico vehicular es un problema de escala mundial y contribuye
negativamente al desarrollo de un país. Esto se puede ver en la cantidad de contaminación, cantidad
de horas hombre perdidas, niveles de estrés y la pérdida millonaria en combustible, esta es nuestra
motivación para la realización de esta Tesis. Diversas investigaciones han demostrado que las
estrategias de control de secuencias rígidas, no dan solución a este problema, por tanto a nivel
mundial se han desarrollado diferentes estrategias, basadas en sistemas adaptivos, sistemas
adaptivos difusos, sistemas adaptivos difusos con algoritmos genéticos, redes neuronales, estas
últimas han sido usadas para predicción de tráfico, reconocimiento de vehículos, etc.
El presente trabajo tiene como objetivo lograr la auto organización de semáforos basándose en la
cantidad de vehículos esperando el cambio de fase o cambio de estado del semáforo de rojo a verde.
Llamaremos auto organización a la acción de los semáforos de cambiar de fase tomando en cuenta
un determinado umbral máximo de vehículos, una vez se supere este umbral el cambio de fase se
llevará a cabo, para nuestros resultados hemos considerado una intersección simple, la cual consta
de una vía principal de 4 carriles y otra de 2 carriles.
El presente trabajo consta de tres etapas fundamentales, el censado de los patrones de tráfico,
mediante sensores invasivos de tráfico, el controlador, el cual se auto organizará en función a la
cantidad de vehículos esperando el cambio de fase y el semáforo, tanto el controlador y el semáforo
han sido logrados mediante la red neuronal de retro propagación, esta fue elegida debido a su
capacidad para la identificación de sistemas, para poder lograr el modelo del semáforo y el mapeo
inverso, para el caso del controlador.
Para nuestras simulaciones y comparaciones, se disefló también un sistema de semáforo prefijado,
con un tiempo de 55 segundos por cada intervalo del semáforo. Producto de las simulaciones y
comparaciones se pudo concluir que el sistema logrado hace que la cantidad de autos esperando se
reduzca significativamente, sobretodo en la vía principal (cuatro carriles). Además de reducir el
tiempo de espera de los vehículos. Analizaremos el efecto que tiene sobre el sistema cambiar
ciertos parámetros como el valor umbral, tiempo mínimo de fase verde, etc. / Tesis
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Modelo de pronóstico de demanda de efectivo para las oficinas de una entidad bancaria en una ciudad del interior del paisZavala Jacinto, Anggela del Rosario 10 October 2013 (has links)
El presente trabajo trata sobre el análisis de la demanda de efectivo en las oficinas de
provincia de una entidad bancaria tomando como base la metodología que se sigue
actualmente a fin de identificar oportunidades de mejora que permitan tener resultados
óptimos en los indicadores establecidos.
Este análisis está centrado en la evaluación de la exactitud y precisión que son
necesarias en el cálculo de los pronósticos de demanda para cada tipo de oficina
existente, de manera que se puedan aplicar los modelos y la metodología que permitan
obtener información más cercana a la realidad.
En los primeros capítulos se definen los conceptos y etapas del proceso de extracción del
conocimiento, para luego, por medio de estos, describir y explicar las redes neuronales,
método elegido para la solución de la problemática expuesta. Asimismo, se detalla la
situación actual del proceso que es objeto de análisis, identificando los factores que
serían relevantes para la ejecución del modelo.
En los capítulos posteriores, se procedió con el análisis de los datos obtenidos, de modo
que se puedan identificar las variables relevantes que se incluirían dentro del modelo. De
igual forma, se describe la lógica y los parámetros a tomar en cuenta para el mismo, y que
dan origen a las diferentes etapas de prueba y error para llegar a los resultados
esperados. Para ello, se recopilaron los datos necesarios de los movimientos en las
oficinas los cuales sirvieron como datos de entrada para las redes neuronales generadas.
El software empleado fue NeuralTools 5.7, debido a los beneficios que éste proporciona,
desde el manejo de datos en hojas de cálculo, las cuales utilizan la interfaz de MS Excel,
hasta el uso de herramientas y aplicaciones dinámicas que permiten manipular los datos
de forma más sencilla optimizando tiempos.
Finalmente, se procedió con la evaluación de los resultados obtenidos, haciendo la
comparación de los valores predichos con los resultados reales, logrando alcanzar un
porcentaje de exactitud de 93.18% para los pronósticos de una oficina mixta y de 91.98%
para los de una oficina captadora, generando una expectativa de ahorro de S/. 25,000.00
anuales. / Tesis
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Diseño de un guante electrónico para el mapeo y reconocimiento de gestos utilizando redes neuronalesDulanto Ramos, Luis Enrique 02 March 2017 (has links)
La presente tesis tiene como objetivo diseñar un sistema de reconocimiento de gestos manuales
que traduzca gestos a necesidades básicas de la persona, con el fin de ayudar a personas de la
tercera edad que padecen problemas del habla. Dicho sistema de reconocimiento de gestos es
aplicado en un guante electrónico que extrae señales de la mano.
Para el desarrollo de la tesis, se hace uso de dos ejes de modelamiento: modelamiento directo
y modelamiento inverso. Primero, se modela por análisis paramétrico (modelamiento directo)
a una mano antropomórfica que responde a los movimientos del guante electrónico; luego, se
aplica identificación de sistemas por red neuronal mediante algoritmos de retropropagación a
los modelos obtenidos por análisis paramétrico, con el fin de utilizar estos modelos basados
en redes neuronales en el sistema de reconocimiento de gestos. Este segundo paso es el
modelamiento inverso y la razón de su aplicación se fundamenta en el hecho de que se desea
obtener un sistema que posea tolerancia a fallas, la cual es una propiedad de las redes
neuronales. Finalmente, se diseña un núcleo de reconocimiento de gestos, el cual reconoce
patrones en la data resultante de las redes neuronales. Dicho núcleo de reconocimiento de
gestos es también una red neuronal y, a diferencia de otros tipos de sistemas de reconocimiento
de patrones, tiene la capacidad de aprender a partir de data experimental y generar soluciones
en base a lo aprendido.
Los resultados obtenidos en la culminación del proyecto son que ante la presencia de ruido
aditivo blanco gaussiano, el sistema alcanza un índice de reconocimiento de 99.98% cuando
las condiciones son ideales (a una relación señal a ruido de 30 dB); manteniéndose por sobre
99% cuando la relación señal a ruido es mayor a 18.88 dB; por otro lado, si la relación señal a
ruido en las entradas del sistema es igual a 13.67 dB, el sistema es capaz de reconocer gestos
con una efectividad de 90%. Así mismo, se demuestra que el sistema es tolerante a fallas y a
circunstancias no previstas en el diseño, manteniendo su porcentaje de reconocimiento por
sobre 90% en condiciones ideales ante estas adversidades. / Tesis
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Algoritmo para el balanceo dinámico del grado de dificultad mediante aprendizaje de máquina en la implementación de un juego orientado a apoyar el desarrollo de la inteligencia espacial en niños de etapa pre-escolarCaballero Torres, Franco André 27 March 2018 (has links)
Dentro del ámbito educativo nacional, la Inteligencia espacial, a pesar de haber
demostrado estar relacionada con una serie de habilidades que permiten y
estimulan la creación y el desarrollo matemático y científico, no es muy reconocida
y posee pocas herramientas que ayuden a su desarrollo en niños de edad
preescolar, etapa en la que este se recomienda ampliamente. Sumado a esto
encontramos la necesidad de herramientas que contribuyan en la enseñanza cuyos
requerimientos han crecido en cantidad y complejidad en las últimas décadas, y que
involucren modos innovadores de llevar el conocimiento aprovechando las
tecnologías disponibles. La necesidad de contribuir con la educación también surge
de los requerimientos del Aprendizaje Adaptativo, el cual es una metodología que, a
través de la adecuación del nivel del contenido que se desea enseñar, permite al
estudiante una experiencia de aprendizaje personalizada y más efectiva en
resultados. Esta metodología aprovecha las posibilidades de interacción que
proporcionan las tecnologías de información y la capacidad de procesamiento de
los equipos informáticos para lograr su objetivo. La presente tesis describe el
desarrollo de una aplicación educativa gamificada de apoyo en el desarrollo de la
Inteligencia espacial en niños de etapa preescolar, e involucra el uso de tecnologías
que permitan adaptar al estudiante la dificultad del juego presentado por el
aplicativo. Para esto se hizo uso de métodos de Ajuste Dinámico de la Dificultad, a
través de redes neuronales y aprendizaje supervisado. El entorno de juego está
basado en el uso de representaciones virtuales de bloques lógicos, mediante los
cuales se le presenta al alumno una figura la cual este debe imitar manipulando,
mediante la pantalla táctil, otro conjunto bloques similares. Se evaluaron siete
métricas en el desempeño del usuario relacionadas a cuan correcta es su respuesta
en los siguientes conceptos: Encaje, ubicación, forma, tamaño, color, rotación y
textura. Mediante estas métricas la aplicación elige el siguiente escenario a
presentar al usuario ajustando diez atributos en dicho escenario. El proceso de
adaptación busca introducir las métricas del usuario a un rango de acierto deseado
y se realiza en dos pasos. Primero, se realiza sin presencia del usuario un
entrenamiento de redes neuronales mediante propagación hacia atrás con
información de casos base. Este primer paso permite obtener una versión inicial de
la adaptabilidad. Y segundo, luego de cada ronda, se evalúa la respuesta del
usuario mediante un conjunto de eventos que determinan la efectividad de la red
neuronal para introducir a un usuario especifico al rango deseado, y se modifica la
red usada para ese usuario con los resultados obtenidos. En los resultados del proyecto se observó que la metodología empleada es efectiva para el caso
propuesto, logrando introducir las métricas en el rango luego de un número de
rondas jugadas. La evaluación de requerimientos computacionales (velocidad,
efectividad, robustez y eficiencia) y funcionales (claridad, variedad, consistencia y
escalabilidad) para una AI adaptativa también muestra resultados positivos. Sobre
la rapidez de la solución, la respuesta para ambos modelos (solo entrenamiento
inicial y modificación por eventos) es imperceptible para el usuario. En cuanto
eficacia se logró resultados positivos, logrando mejorar las métricas respecto a un
algoritmo manual en más del 70% de los casos y obteniendo un aumento promedio
comparándola a un algoritmo manual de +0.012 para las redes neuronales y +0.02
para el aprendizaje supervisado. Estos valores representan el 13% y el 22% de la
máxima mejora posible respectivamente. En cuanto a la robustez y eficacia, ambos
modelos lograron adaptar la respuesta al usuario en la mayoría de casos y en un
número similar de rondas, aunque el aprendizaje supervisado mostró ser más
efectivo en el primer criterio, mejorando los resultados del algoritmo manual.
Respecto a la variedad de los escenarios presentados se obtuvo, mediante la
modificación por eventos, una menor variación entre estos, lo que se relaciona con
la mejor adaptabilidad alcanzada. Y sobre la escalabilidad, ambos modelos
mostraron resultados positivos para los tres niveles de desempeño evaluado,
aunque el aprendizaje supervisado muestra ser más efectivo. Estos resultados
permiten identificar beneficios en el uso de esta metodología específicamente para
el ámbito evaluado, así como identificar en qué casos específicos es más efectiva.
Los resultados positivos encontrados que en conjunto indican que se ha logrado
realizar una aplicación que cumple en presentar al usuario un entorno adaptativo,
hacen válido el seguir este camino para futuras investigaciones en la exploración de
las aplicaciones gamificadas educativas de apoyo a la inteligencia espacial. / Tesis
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