Generación y simulación de un modelo predictivo para prevenir inundaciones en viviendas aledañas a zonas de riesgo mediante técnicas de inteligencia artificial

Las inundaciones representan uno de los desastres que más pérdidas humanas y económicas generan a nivel mundial. Por lo anterior, en este proyecto se propone la utilización de distintas técnicas de inteligencia artificial con el objetivo de predecir el nivel de agua en el río Magdalena, cuyas ribera...

Full description

Autores:
Moreno Castillo, Jenny Marcela
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/16327
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/16327
Palabra clave:
Inteligencia Artificial
Algoritmos Genéticos
ANFIS
Optimización por enjambre de partículas
Predicción
Redes Neuronales
Ingeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Redes neurales (Computadores)
Control de inundaciones
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Genetic Algorithms
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Particle Swarm Optimization
Predictive
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description Las inundaciones representan uno de los desastres que más pérdidas humanas y económicas generan a nivel mundial. Por lo anterior, en este proyecto se propone la utilización de distintas técnicas de inteligencia artificial con el objetivo de predecir el nivel de agua en el río Magdalena, cuyas riberas albergan millones de habitantes. Para el desarrollo del proyecto se utilizaron variables como: datos históricos del nivel de agua en diferentes estaciones, trimestre del año, temporada de lluvia y presencia o ausencia del fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS). Los resultados del error MSE demostraron un buen desempeño de las distintas técnicas, siendo la mejor Redes Neuronales. Sin embargo, la técnica PSO además de tener un nivel de error bajo, ofreció la posibilidad interpretar las condiciones que pueden desencadenar una inundación.
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Sin embargo, la técnica PSO además de tener un nivel de error bajo, ofreció la posibilidad interpretar las condiciones que pueden desencadenar una inundación.Floods represent one of the disasters that causes most of human and economic losses worldwide. Therefore, in this project the use of several artificial intelligence techniques are proposed with the aim of predicting the water level in Magdalena River, where millions of inhabitants have their houses. For the development of the project, variables such as: historical data of the water level in different seasons, quarter of the year, rainy season and presence or absence of the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) phenomenon were used. The results of the MSE error showed a good performance of the different techniques, being the best one Artificial Neural Networks. However, in addition to having a low error level, the PSO technique offered the possibility to interpret the conditions that can trigger a flood.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Inteligencia ArtificialAlgoritmos GenéticosANFISOptimización por enjambre de partículasPredicciónRedes NeuronalesIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificialRedes neurales (Computadores)Control de inundacionesArtificial IntelligenceGenetic AlgorithmsANFISParticle Swarm OptimizationPredictiveArtificial Neural NetworksGeneración y simulación de un modelo predictivo para prevenir inundaciones en viviendas aledañas a zonas de riesgo mediante técnicas de inteligencia artificialGeneration and simulation of a predictive model to prevent flooding in houses near risk areas through artificial intelligence techniquesInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILMorenoCastilloJennyMarcela2019.pdf.jpgMorenoCastilloJennyMarcela2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6025https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/a468b11b-6129-43f5-bab1-74ae701c817b/downloadf5ec9f7dff663ed8c7e207bda3a57bfcMD57ORIGINALMorenoCastilloJennyMarcela2019.pdfMorenoCastilloJennyMarcela2019.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1651926https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/676cd532-c8c7-4483-9134-b966612f98c7/download10526ba259e970b94e1aafd90b719d46MD51MorenoCastilloJennyMarcela2019Anexo.xlsxMorenoCastilloJennyMarcela2019Anexo.xlsxAnexoapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet199647https://repository.udistrital.edu.co/bitstreams/b13107e7-d73d-4d85-a4b0-e4d579cffa0d/download7d9df473c311ebb0fe4ac44b415b59a9MD52CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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