Métodos Machine learning aplicados para estimar la concentración de los contaminantes de la DQO y de los SST en hidrosistemas de saneamiento urbano a partir de espectrometría UV-Visible

El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar nuevas metodologías basadas en métodos machine learning, para lo cual se implementaron tres técnicas de inteligencia artificial denominadas: Support Vector Machine (SVM), Redes Neuronales Artificiales (RNA) y algoritmos evolutivos. Éste último fue e...

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Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2013
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/3811
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/3811
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.3811
Palabra clave:
Espectrometría UV-Visible
Máquinas de aprendizaje
Incertidumbre
Datos atípicos
Calidad del agua
UV-Visible spectrometry
Machine learning
Uncertainty
Outliers
Water quality
Calidad del agua
Redes neurales (Computadores)
Maestría en hidrosistemas - Tesis y disertaciones académicas
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