Estudio comparativo de técnicas estadística multivariada versus las redes neuronales artificiales en el análisis de datos de calidad de agua

La gran cantidad de datos físico-químicos y biológicos que generan los programas de monitoreo a cuerpos de agua permiten mejorar el conocimiento de la química y el nivel de contaminación de los mismos. Sin embargo, una desventaja de estos programas de monitoreo corresponde al hecho de que se obtiene...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/3826
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/3826
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.3826
Palabra clave:
Estadística multivariada
Redes neuronales artificiales
Calidad del agua
Multivariate statistical
Artificial neural networks
Water quality
Calidad del agua
Redes neurales (Computadores)
Maestría en hidrosistemas - Tesis y disertaciones académicas
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Rodríguez Campo, Juan Carlos
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description La gran cantidad de datos físico-químicos y biológicos que generan los programas de monitoreo a cuerpos de agua permiten mejorar el conocimiento de la química y el nivel de contaminación de los mismos. Sin embargo, una desventaja de estos programas de monitoreo corresponde al hecho de que se obtienen conjuntos de datos con muchos parámetros los cuales requieren de técnicas especiales para su análisis e interpretación. Tradicionalmente, estas variables son analizadas por medio de técnicas estadísticas multivariadas. Sin embargo, una de las principales limitaciones de estas técnicas estadísticas multivariadas corresponde al hecho que la gran mayoría de ellas hacen suposiciones de normalidad y dependencia lineal entre las variables analizadas. Esto tiene serias limitaciones en cuanto a que estas variables difícilmente cumplen con esas condiciones. Una posible alternativa al problema antes mencionado consiste en utilizar herramientas de análisis no lineales como las Redes Neuronales Artificiales (RNA). De acuerdo a Martin del Brio & Sanz (2002) existen métodos basados en RNA que son equivalentes a las técnicas multivariadas convencionales, específicamente ACP - Redes Hebbianas, y AD - Red Perceptrón Multicapa.
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Sin embargo, una de las principales limitaciones de estas técnicas estadísticas multivariadas corresponde al hecho que la gran mayoría de ellas hacen suposiciones de normalidad y dependencia lineal entre las variables analizadas. Esto tiene serias limitaciones en cuanto a que estas variables difícilmente cumplen con esas condiciones. Una posible alternativa al problema antes mencionado consiste en utilizar herramientas de análisis no lineales como las Redes Neuronales Artificiales (RNA). De acuerdo a Martin del Brio & Sanz (2002) existen métodos basados en RNA que son equivalentes a las técnicas multivariadas convencionales, específicamente ACP - Redes Hebbianas, y AD - Red Perceptrón Multicapa.Water quality data are composed by different variables that makes it complex for analysis. Traditionally such variables are analyzed by conventional multivariate statistical techniques. However, these techniques are based on normal distribution and linear assumptions that do not comply with water quality data. These limitations can be addressed by mathematical tools called artificial neural networks (ANN). In this work, Hebbian Networks, a type of ANN, are used to define associations between physico-chemical-biological variables and compared with conventional PCA. Furthermore, Multilayer perceptrol (MLP), another kind of ANN, is employed to define a nonlinear classification function between water quality data and hydrological season.Magíster en HidrosistemasMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en HidrosistemasFacultad de IngenieríaGarcía Cabrejo, Oscar Javier2014-01-17T19:49:22Z2014-10-09T04:23:36Z2016-01-13T21:01:55Z2020-04-16T17:45:06Z2014-01-17T19:49:22Z2014-10-09T04:23:36Z2016-01-13T21:01:55Z2020-04-16T17:45:06Z2008http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/3826https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.3826instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T16:53:39Z

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