Programa de Doctorado “Sistemas industriales, computación y reconocimiento de formas”. / Proyecto de investigación “Sistema de visión para navegación autónoma” (CICYT TAP98-0333-C03-03).

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El problema del desbalance de las clases aparece cuando existen muchos más elementos de una o algunas clases, que de la otra u otras clases (dos o múltiples clases). Esta desproporción en el tamaño de las diferentes clases en un mismo conjunto de datos, puede ocasionar una disminución en la efectividad del clasificación sobre las clases menos representadas. En el caso específico de las redes neuronales artificiales, el desbalance de las clases ocasiona lentitud en la convergencia de las clases minoritarias, lo que se traduce en una pobre capacidad de generalización del clasificador. En este trabajo se estudia y trata el problema del desbalance de las clases en el ámbito de las redes neuronales artificiales. Para ello se entrena la red con el algoritmo back-propagation con procesamiento por grupos desde tres enfoques distintos: (a) Incluyendo funciones de coste al proceso de entrenamiento, (b) aplicando redes neuronales modulares (descomposición del problema), y (c) reduciendo la región de solapamiento de las clases menos representadas. En síntesis, este trabajo presenta un estudio empírico comparativo de los efectos y posibles tratamientos del problema del desbalance de las clases sobre tres modelos de red neuronal artificial.

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A menudo surge la necesidad de reparar o reforzar un soporte de hormigón armado (HA). De entre las diferentes técnicas disponibles, el empleo de angulares y presillas metálicos es una de las soluciones más habituales, ampliamente extendida tanto en España como alrededor del mundo. Esta técnica se aplica principalmente sobre soportes de sección cuadrada o rectangular, y consiste en la disposición en cada esquina del soporte de un angular metálico, unidos entre sí mediante una serie de presillas soldadas. Aunque los soportes reforzados con angulares y presillas metálicos (SHARAPM) han demostrado ser efectivos, económicos y fáciles de ejecutar, hasta la fecha no han recibido una gran atención por parte de la comunidad científica. La mayor parte de las investigaciones desarrolladas se han centrado en el comportamiento de SHARAPM sometidos a cargas axiles. El caso de un esfuerzo de flexocompresión ha sido estudiado muy escasamente. Esta Tesis tiene como objetivo profundizar en el comportamiento a flexocompresión de un SHARAPM. El trabajo es parte de la investigación ¿Estudio experimental y numérico de nudos viga-soporte y losa-soporte en pilares de HA reforzados¿, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación de España, con cargo al proyecto de investigación BIA 2008-06268, y desarrollado en el Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) de la Universitat Politècnica de València. La Tesis Doctoral tiene una parte experimental y una parte numérica, teniéndose en cuenta en ambas la existencia e influencia del nudo viga-soporte. Se ensayan a flexocompresión un total de 20 SHARAPM a escala real, estudiándose 4 formas de resolver la conexión del refuerzo en la zona del nudo: mediante perfiles tubulares, con capiteles, con capiteles y tacos químicos, y con capiteles y barras de acero pasantes a través del nudo. La parte numérica desarrolla un modelo de elementos finitos, el cual es calibrado y validado a partir de los resultados experimentales. El modelo numérico se emplea para obtener el diagrama axil ¿ momento de un SHARAPM, así como para llevar a cabo un estudio paramétrico en el que se estudia la influencia de diversos factores en el comportamiento del SHARAPM. En total, en toda la parte experimental se ejecutan más de 700 modelos de elementos finitos. Los resultados obtenidos de forma experimental y numérica se comparan con tres propuestas de diseño existentes en la literatura. Puesto que ninguna de estas propuestas es capaz de representar satisfactoriamente el comportamiento a flexocompresión de un SHARAPM, se desarrolla una nueva propuesta de diseño. La nueva propuesta está basada en una Red Neuronal, herramienta matemática inspirada en el funcionamiento del cerebro humano, y que ha demostrado su utilidad para modelizar problemas ingenieriles complejos. Las nuevas expresiones así obtenidas son comparadas con los resultados experimentales y numéricos, así como con las otras propuestas de diseño, demostrándose el hecho de que las nuevas expresiones son capaces de reproducir de forma adecuada y precisa el comportamiento de un SHARAPM, siendo por tanto indicadas para ser usadas por profesionales de la ingeniería y arquitectura / Garzón Roca, J. (2013). Estudio del comportamiento a flexocompresión de soportes de hormigón armado reforzados con angulares y presillas metálicos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31642 / TESIS

[EN] Nowadays concrete is the most used material in construction. This is because of its malleability, its ability to resist compressive and its economy. The benefits of concrete depend on its composition, curing conditions and the blending method and conditions. The basic specifications of this material, demanded by the petitioner to the manufacturer, are the compressive strength and the consistency, which indicates the workability. This thesis is a contribution to the knowledge and research of the influence that different parameters have on the compressive strength and on the consistency of the concrete produced in industrial conditions, and also contributes to the performance of predictive modelling with these characteristics. Most of the concrete used in construction is manufactured in ready-mixed concrete plants or in plants of construction. The characteristics of this concrete are the following: a strength between 25 and 30 N/mm2, soft or fluid consistency, placed by pouring or pumping and compacted by vibration. The conditions of production on the plant are affected by conditions of the industrial process and the business itself; being the amount of water in the mixture indirectly controlled. This paper presents an extensive database of thousands of test results on compressive resistance and consistency of the concrete produced in the same plants and varying the dosage, type of cement and additives. There are also taken into account other aspects such as the inclusion of fibres, the concrete and room temperature or when the concrete specimens are made. A second database is created by tests performed on a short period of time with the same cement and additive and taking into account the exact water-cement relationship. Furthermore, a convenient characterization of the constituent materials of the tested concrete has been done. To analyse the influence of different parameters and technological and environmental factors on the compressive strength, in the evolution of it over time, and on the consistency of concrete, firstly classical statistics has been used, more precisely multiple linear regression, analysis of variance (ANOVA) and multivariate analysis have been used. It has also been verified the fit of the experimental data to the models existing in literature and to the new proposed behaviour models. Finally artificial neural networks have been developed to predict the compressive strength or the consistency of concrete depending on input variables, as well as for obtaining behaviour models. The results obtained by the application of artificial neural networks are proofed to be more efficient and better than those obtained by statistical methods. / [ES] En la actualidad el hormigón es el material más empleado en la construcción debido a su moldeabilidad, a su capacidad de resistir esfuerzos de compresión y a su economía. Las prestaciones del hormigón dependen de su composición, de las condiciones de curado y del método y condiciones de mezclado. Las especificaciones básicas del hormigón demandadas por el peticionario al fabricante son la resistencia a compresión y la consistencia, que indica la trabajabilidad del mismo. Esta tesis es una contribución al conocimiento y la investigación de la influencia de diferentes parámetros en la resistencia a compresión y la consistencia del hormigón fabricado en condiciones industriales y la elaboración de modelos predictivos de dichas características prestacionales. La mayor parte de los hormigones que se emplean en construcción se fabrican en centrales de hormigón preparado o en centrales de obra, y se corresponden con hormigones de resistencia entre 25 y 30 N/mm2, consistencia blanda o fluida, colocación mediante vertido o bombeo y compactación mediante vibración. Las condiciones de producción de hormigones en planta se ven afectadas por los condicionantes del proceso industrial y del negocio en sí, siendo controlada la cantidad de agua existente en la mezcla indirectamente. En este trabajo se presenta una extensa base de datos construida con miles de resultados de ensayos de resistencia a compresión y consistencia realizados sobre hormigones fabricados en la misma planta y con diferentes dosificaciones, tipos de cemento y aditivos. Se tienen en consideración otros aspectos como la inclusión de fibras, la temperatura ambiente y del hormigón o la hora de realización de las probetas. Se crea una segunda base de datos de ensayos realizados en un periodo de tiempo corto con el mismo cemento y aditivo y teniendo en cuenta la relación agua/cemento exacta. Además, se ha realizado la conveniente caracterización de los materiales constituyentes de los hormigones ensayados. Para analizar la influencia de los diferentes parámetros y factores tecnológicos y ambientales en la resistencia a compresión, en la evolución de la misma con el tiempo y en la consistencia del hormigón, se ha utilizado primeramente estadística clásica, concretamente análisis de regresión lineal múltiple, análisis de varianza (ANOVA) y análisis multivariante. También se ha verificado el ajuste de los datos experimentales a modelos existentes en la bibliografía y a nuevos modelos de comportamiento propuestos. Finalmente se han elaborado redes neuronales artificiales para predecir la resistencia a compresión o la consistencia de un hormigón en función de diversas variables de entrada, al igual que para la obtención de modelos de comportamiento. Los resultados obtenidos mediante la aplicación de redes neuronales artificiales han sido más eficientes y mejores que los obtenidos mediante métodos estadísticos. / [CAT] Actualment el formigó és el material més empleat en la construcció gràcies a ser moldejable, a la seua capacitat de resistir esforços de compresió i a la seua economia. Les prestacions del formigó depenen de la seua composició, de les condicions de curat i del mètode i condicions de mesclat. Les especificacions bàsiques demanades pel peticionari al fabricant són la resistència a la compresió i la consistència, que indica la treballabilitat del mateix. Aquesta tesi és una constribució al coneixement i a la investigació de la influència de diferents paràmetres en la resistència a la compresió i la consistència del formigó fabricat en condicions industrials i l'elaboració de models predictius d'aquestes característiques prestacionals. La major part dels formigons empleats en la construcció es fabriquen en centrals de formigó preparat o en centrals d'obra, i es corresponen amb formigons de resistència entre 25 i 30 N/mm2, consistència tova o fluida, colocació mitjançant versament o bombament i compactació mitjançant vibració. Les condicions de producció de formigó en planta es venen afectades pels condicionants del procés industrial i del negoci en si, sent controlada la quantitat d'aigua existente en la mescla indirectament. Aquest treball presenta una extensa base de dades construïda amb milers de resultats d'assajos de resistència a compresió i consistència realitzats sobre formigons fabricats en la mateixa planta i amb diferents dosificacions, tipus de ciment i additius. Es tenen en compte altres aspectes com la inclusió de fibres, la temperatura ambient i del formigó o l'hora de realització de les probetes. Es crea una segona base de dades d'assajos realitzats en un període de temps curt amb el mateix ciment i additiu i tenint en compte la relació aigua/ciment exacta. A més a més, s'ha realitzat la caracterització corresponent dels materials constituents dels formigons assajats. Per a analitzar la influencia dels diferents paràmetres i factors tecnològics i ambientals en la resitència a compresió, en l'evolució d'aquesta en el temps i en la consistència del formigó, s'ha utilitzat l'estadistica clàssica, concretament anàlisi de regressió lineal múltiple, anàlisi de variància (ANOVA) i anàlisi multivariant. Alhora, s'ha verificat l'ajustament de les dades experimentals a models existents en la bibliografía i a nous models de comportament proposats. Finalment s'han elaborat xarxes neuronals artificials per a predir la resistència a la compresió o la consistència d'un formigó en funció de diverses variables d'entrada, al igual que per a l'obtenció de models de comportament. Els resultats obtinguts mitjançant l'aplicació de xarxes neuronals artificials han sigut més eficients i millors que els obtinguts mitjançant mètodes estadistics. / Navarro Ferrer, F. (2016). Modelos predictivos de las características prestacionales de hormigones fabricados en condiciones industriales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/67272 / TESIS

Railways are generally much more efficient than road transport in terms of energy consumption for both freight and passengers. Despite this, it is still necessary to reduce their energy consumption in order to improve their competitiveness and contribute to a global sustainability. This thesis presents the training of an artificial neural network using energy consumption data measured in the underground network of Valencia (Spain), with the objective of estimating the energy consumption of the systems. The section studied was line 5 of MetroValencia between Marítim-Serrería and Alameda stations. After calibration and validation of the artificial neural network using part of the consumption data gathered, the results obtained show that the neural network can predict power consumption with high accuracy (just an error of 2.42%). The advantages of this method lie in its adjustment speed and simulation, and, specially, in the fact that the artificial neural network may function as a virtual laboratory where it is possible to test hypothetical scenarios to reduce the train energy consumption. Once fully trained, the artificial neural network was used to model several scenarios of hypothetical vertical track layouts between two stations of a metro system, testing the energy consumption and infrastructure investment costs of the track layouts considered. The results show the fact that a symmetrical sinusoidal vertical layout is much more efficient than a flat layout, in terms of energy consumption, with reductions up to 18.41%, and the return period of the extra investment is 9.66 years for an example presented. Therefore, this thesis provides a useful tool to develop optimum vertical layouts in terms of energy consumption and, in addition, to determine a set of actions to reduce the energy consumption of a metro network. / Los ferrocarriles son generalmente mucho más eficientes que el transporte carretero en términos de eficiencia energética para transporte de mercancías y pasajeros. Sin embargo, aún existe la necesidad de reducir su consumo energético para mejorar su competitividad y contribuir a un mundo más sostenible. Esta tesis presenta el entrenamiento de una red neuronal artificial usando información del consumo medido en la red de metro de Valencia (España), con el objetivo de estimar el consumo energético de los sistemas. El tramo estudiado fue la línea 5 de la red de Metro de Valencia entre las estaciones Marítim-Serrería y Alameda. Después de la calibración y la validación de la red neuronal artificial usando parte de los datos de consumo recogidos, los resultados obtenidos muestran que la red neuronal puede predecir el consumo energético con alta precisión (solo un error del 2.42%). Las ventajas de este método yacen en su velocidad de ajuste y simulación, y, especialmente, en el hecho de que la red neuronal artificial puede funcionar como un laboratorio virtual donde es posible evaluar escenarios hipotéticos para reducir el consumo energético del tren. Una vez completamente entrenada, la red neuronal artificial se utilizó para modelar varios escenarios de trazados verticales hipotéticos entre dos estaciones de un sistema metro evaluando el consumo energético y los costes de inversión en infraestructura de los trazados verticales considerados. Los resultados muestran el hecho de que un trazado vertical sinusoidal simétrico es mucho más eficiente que un trazado plano, en términos de consumo energético, con reducciones hasta del 18.41%, y el período de retorno de la inversión extra es de 9.66 años para un ejemplo presentado. De este modo, esta tesis proporciona una útil herramienta para desarrollar trazados verticales óptimos en términos de consumo energético y, además, para determinar acciones que reduzcan el consumo energético de una red de metro. / Els ferrocarrils són generalment molt més eficients que el transport viari en termes d'eficiència energètica per tal de transportar mercaderies i passatgers. No obstant, encara existeix la necessitat de reduir el seu consum energètic per tal de millorar la seua competitivitat i contribuir a abastar un món més sostenible. Aquesta tesis presenta l'entrenament d'una xarxa neuronal artificial utilitzant informació del consum mesurat a la xarxa de metro de València (Espanya), amb l'objectiu d'estimar el consum energètic dels sistemes. El tram estudiat fou la línia 5 de la xarxa de Metro de València entre les estacions de Marítim-Serrería i Alameda. Després de la calibració i la validació de la xarxa neuronal artificial utilitzant part de les dades de consum recollides, els resultats obtinguts mostren que la xarxa neuronal pot predir el consum energètic amb una alta precisió (només un error del 2.42%). Els avantatges d'aquest mètode recauen en la seua velocitat d'ajust i simulació i, especialment, en el fet que la xarxa neuronal artificial pot funcionar com a laboratori virtual on es possible avaluar escenaris hipotètics per reduir el consum energètic del tren. Una volta completament entrenada, la xarxa neuronal artificial s'utilitzà per a modelitzar diferents escenaris de traçats verticals hipotètics entre dos estacions d'un sistema de metro avaluant el consum energètic i els costos d'inversió en infraestructura dels traçats verticals considerats. Els resultats mostren el fet que un traçat vertical sinusoïdal simètric es molt més eficient que un traçat pla, en termes de consum energètic, amb reduccions fins al 18.41% i el període de retorn de la inversió extra es de 9.66 anys per a un exemple presentat. D'aquest mode, aquesta tesis proporciona una ferramenta útil per desenvolupar traçats verticals òptims en termes de consum energètic i, a més a més, per a determinar accions que redueixen el consum energètic d'una xarxa de metro. / Pineda Jaramillo, JD. (2017). Modelo de optimización del consumo energético en trenes mediante el diseño geométrico vertical sinusoidal y su impacto en el coste de la construcción de la infraestructura [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90546 / TESIS

[ES] Las protecciones costeras o diques en talud con cota de coronación reducida son cada vez más habituales en el escenario actual, donde el cambio climático incrementa progresivamente el nivel medio del mar y existe una mayor concienciación social por la reducción del consumo de materiales y el impacto visual de las estructuras marítimas. Este tipo de estructuras se encuentran sometidas a frecuentes eventos de rebase y consecuentemente, a los riesgos asociados a este fenómeno. Además, es habitual su construcción en zonas de profundidades reducidas donde se produce la rotura del oleaje por la limitación del fondo marino. Esta tesis se centra en el estudio de la estabilidad hidráulica del manto principal de este tipo de estructuras cuando se encuentran protegidas con piezas de escolleras, cubos y Cubípodos. Cuando el francobordo es lo suficientemente reducido como para permitir la existencia de un caudal de rebase relevante, las fórmulas de diseño del manto principal no son de aplicación, ya que en estos casos parte de la energía del oleaje se disipa mediante el manto del sector de coronación y el trasdós de la estructura. Para dar respuesta a esta situación, en esta tesis se realizan nuevos ensayos de rebase a escala de modelo 2D, analizando en detalle la estabilidad hidráulica de mantos bicapa de escolleras y cubos y mantos monocapa de Cubípodos, sirviendo como guía de diseño de diques en talud rebasables. Por otro lado, estimar de forma precisa el caudal de rebase en este tipo de estructuras es fundamental para garantizar su estabilidad. Por este motivo, en esta tesis se analizan los principales estimadores de caudal de rebase medio existente, comparando sus predicciones con las observaciones experimentales. Siendo para el caso estudiado, los modelos basados en técnicas de inteligencia artificial los estimadores que resultan más fiables. No obstante, no tienen en cuenta la pendiente de fondo como posible variable influyente sobre el caudal de rebase, siendo en este tipo de estructuras una variable fundamental para definir el proceso de rotura del oleaje. En esta tesis se desarrolla un nuevo modelo predictivo de rebase mediante redes neuronales centrado en diques en talud con cotas de coronación reducidas, mejorando las predicciones y permitiendo el estudio de la influencia de la pendiente de fondo sobre la tasa de rebase media. / [CAT] Les proteccions costeres o dics en talús amb cota de coronació reduïda son cada vegada mes habituals en el escenari actual, on el canvi climàtic incrementa progressivament el nivell medi del mar y existeix una major consciència social per la reducció en el consum de materials y el impacte visual de les estructures marítimes. Aquest tipus de estructures es troben sotmeses a freqüents esdeveniments de ultrapassaments y conseqüentment als riscos associats a aquest fenomen. A més, es habitual la seua construcció en zones de profunditats reduïdes on es produeix el trencament de l'onatge per la limitació del fons marí. Aquesta tesis es centra en l'estudi de l'estabilitat hidràulica del mantell principal d'aquest tipus d'estructures quan es troben protegides amb peces d'esculleres, cubs i Cubípodes. Quan el francbord és prou reduït com per a permetre l'existència d'un cabal de ultrapassament important, les fórmules de disseny del mantell principal no són aplicables, ja que en aquests casos part de l'energia de l'onatge es dissipa mitjançant el mantell del sector de coronació i el extradós de l'estructura. Per donar resposta a aquesta situació, en aquesta tesis es realitzen nous assajos de ultrapassaments a escala de model 2D, analitzant en detall l'estabilitat hidràulica de mantells bicapa d'esculleres i cubs i mantells monocapa de Cubípodes, servint com a guia de disseny de dics en talús ultrapassables. D'altra banda, estimar de forma precisa el cabal de ultrapassament en aquest tipus d'estructures és fonamental per garantir la seva estabilitat. Per aquest motiu, en aquesta tesis s'analitzen els principals estimadors de cabal mitjà d'ultrapassaments existents, comparant les seves prediccions amb les observacions experimentals. Per al cas estudiat, els models basats en tècniques d'intel·ligència artificial resulten els estimadors més fiables. No obstant això, no tenen en compte el pendent de fons marí com a possible variable influent sobre el cabal d'ultrapassament, sent en aquest tipus d'estructures una variable fonamental per definir el procés de trencament de l'onatge. En aquesta tesis es desenvolupa un nou model predictiu de cabals mitjans d'ultrapassaments mitjançant xarxes neuronals centrat en dics de talús amb cotes de coronació reduïdes, millorant les prediccions i permetent l'estudi de la influència del pendent del fons sobre la taxa mitja de ultrapassament. / [EN] Coastal protections and mound breakwaters with reduced freeboard are common in practice due to sea level rise because of the climate change and the social concern about environmental and visual impacts of coastal structures. These types of structures are frequently overtopped by waves and for this reason increasing overtopping hazards. Moreover, structures with reduced freeboard are usually built in shallow waters where the highest waves are depth limited. This PhD focuses on the hydraulic stability of mound breakwaters armored with rocks, cubes and Cubipods. In a frequently overtopped structure a significant part of the wave energy is allowed to pass through or over the structure and the existing design equations in literature for the armor layer are not valid. Therefore, in this PhD new small scale test were carried out to analyse the hydraulic stability double layer rocks, double layer randomly placed cubes and single layer Cubipods armors, and concluding with some guidelines for overtopped structures. On the other hand, accuracy of wave overtopping estimations are needed to guarantee the structure stability. In this PhD, the main wave overtopping estimators are analysed comparing with the experimental results, showing that models based on artificial intelligence techniques are the most reliable estimators. Although the bottom slope is an important parameter to define breaking process the main prediction models do not consider this variable as an input. In this PhD, a new predictive model is developed using neural netwoks for overtopped mound breakwaters in wave breaking conditions with very good results. The new model also allows to study the influence of the bottom slope on the wave overtopping rate. / Argente Garrido, GM. (2019). Estudio de la estabilidad hidráulica de diques en talud rebasables protegidos con mantos de escollera, cubos y Cubípodos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/134362 / TESIS

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Propone el uso de una red neuronal (Perceptrón multicapa) para predecir el comportamiento de una MYPE respecto a la morosidad en el pago de sus créditos, permitiendo así anticipar y minimizar los efectos desfavorables en la eco nomía y gestión de la Caja Metropolitana de Lima. Se aplicó la metodología CRISP-DM para elaborar el modelo de la red neuronal. La implementación de la red se realizó utilizando el software WEKA como herramienta de análisis y procesamiento de datos. El sistema se desarrolló bajo la plataforma Java. En el software Weka se realizó el entrenamiento y validación de los datos, obteniéndose como resultado final de la validación del modelo de red neuronal una tasa de error de 1.25% / Tesis

Uno de los problemas más importantes en el mundo es la erosión costera. Alrededor del 70% de las playas de arena están sufriendo erosión. Las costas representan en la mayoría de los casos las zonas turísticas y por lo tanto la prevención de la erosión es una necesidad común. Generalmente, para hacer frente a este problema se realizan regeneraciones y/o obras de defensa costera, lo que conduce a costos económicos. En el caso concreto de España, el turismo es una importante fuente de ingresos, representando entorno al 10,9% del Producto Interior Bruto. En consecuencia, la prevención de la erosión del litoral español es necesaria con el fin de mantener esta entrada económica. Para que la evaluación y comprobación de los proyectos de regeneración de playas o de defensa costera (entre otras) sean eficaces, son necesarios métodos cada vez más precisos y fiables. Es por ello que se requiere habilidades de predicción con las que se pueda cuantificar los errores cometidos para así evaluar los posibles costes relacionados a ese error. En este sentido los modelos lineales, no lineales, redes neuronales artificiales o modelos numéricos pueden desempeñar un papel fundamental para su utilización en los proyectos de regeneración de playas. La presente Tesis Doctoral estudia las playas tanto de arena como de grava que se encuentran en el levante español, concretamente en las provincias de Valencia, Alicante y Murcia, con el objetivo de clasificar los diferentes tipos de playas y modelar el perfil transversal de las playas. En primer lugar, se realiza una clasificación de las playas en nueve tipos dependiendo de la morfología y la proporción y distribución de la arena y la grava en cada playa (Capítulo 1). Para ello se comparan tres métodos: el análisis discriminante, las redes neuronales artificiales y el método SVM (Support Vector Machine). En segundo lugar se modeliza el perfil transversal real de las playas de arena utilizando redes neuronales artificiales, empleando para ello el menor número de variables posibles y que sean fáciles de obtener (Capítulo 2). Para ello se determina la arquitectura óptima de la red neuronal y se comparan varias redes con diferentes parámetros de entrada. Una vez obtenida la red neuronal para el perfil de la playa se genera otra red neuronal siguiendo la misma metodología para determinar los puntos característicos de las barras que se pueden encontrar a lo largo del perfil (Capítulo 3). Por otro lado, se estudia el perfil transversal de las playas de grava. El perfil de estas playas se divide en tres zonas: playa seca, perfil sumergido hasta la profundidad de cierre o el inicio de la pradera de Posidonia oceanica, y el perfil dentro de la pradera. Estos perfiles se ajustan empleando diferentes funciones matemáticas: potenciales, exponenciales, y racionales, seleccionando la que mejor ajusta al perfil real en cada una de las tres zonas (Capítulo 4). Finalmente, se modelizan los parámetros que definen la función potencial que describe el perfil de equilibrio que mejor se ajusta al perfil sumergido de las playas de grava (Capítulo 5). En este caso se compara el funcionamiento de los métodos lineales y los numéricos, generando diferentes modelos en los que se tiene en cuenta o no el tipo de playa en la que se encuentra el perfil. Además se considera para ello variables que no se vean influidas por la constante variación que sufren las playas de grava debido al constante movimiento de la berma y el sedimento por el impacto del oleaje. Con todo esto, se pretende obtener nuevos modelos que nos permitan diseñar futuras regeneraciones empleando los volúmenes de material precisos, sin cometer grandes errores que supongan un coste en exceso. Pues en la actualidad, en España, se emplean formulaciones y/o modelos obtenidos a partir de ensayos en canal u obtenidas empíricamente en zonas con características muy diferentes, y que por lo tanto no contemplan el factor local. Así, se pretende que las nuevas herramientas que se proponen nos permitirán comprobar el funcionamiento futuro en el caso de que algunos de los factores implicados en la clasificación de la playa o en el modelado del perfil transversal se vean modificados, bien por la acción del hombre o por cambios naturales, de manera que sirvan de apoyo para el ingeniero costero a la hora de calcular una regeneración.