Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción y estimación de los parámetros del oleaje

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dc.contributor.advisorZamorano Riquelme, Luis
dc.contributor.authorMatamala Castro, Marco
dc.date.accessioned2023-06-20T14:58:34Z
dc.date.available2023-06-20T14:58:34Z
dc.date.issued2012-10
dc.description.abstractLa tesis implementa la aplicación de la teoría de las redes neuronales artificiales a la ingeniería marítima/oceánica con el objetivo de complementar los estudios de caracterización del recurso energético en Chile. Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son modelos matemáticos inspirados en la estructura y funcionamiento de las redes neuronales biológicas, utilizadas principalmente para la predicción y búsqueda de patrones.Por ello utilizando su poder predictivo se definieron tres casos de aplicación puntual para esta investigación, pudiendo existir otros casos de aplicación, a continuación se listan las aplicaciones desarrolladas: - Se desarrolla una herramienta RNA capaz de transferir los parámetros del oleaje desde la medición de una boya TRIAXYS (INH) (aguas profundas) hasta el dispositivo ADCP (INH) (aguas someras). Para esto se elabora una red que permite, en primera instancia, correlacionar datos tomados entre ambos instrumentos, esto tiene por objetivo, introducir una primera aproximación a una trasferencia del oleaje desde aguas profundas (donde se ubica la boya) a la zona de aguas somera en donde se encuentra instalado el instrumento ADCP. - Se abordan las correlaciones de tipo paramétrica del oleaje, presentado en esta investigación el mejoramiento en el ajuste resultados que presentan los datos provenientes del WaveWatch III (National Oceanic and Atmospheric Administration-NOAA) por medio de parámetros de resumen obtenidos in situ (para este caso, obtenidos de Watchkeeper (Servicio hidrográficos y oceanográfico de la armada-SHOA). Para esto se implementa una red neuronal artificial que permita buscar los mejores ajustes, teniendo como datos de entrada los parámetros de ola de WaveWatch III (NOAA) y como datos ideales (deseado) los de la boya Watchkeeper facilitado por el Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada (SHOA). La idea fundamental es tener una herramienta que permita ajustar los resultados del modelo global WaveWatch III (NOAA) a valores medidos en zonas de mucho interés. - Por último se elabora una herramienta, que permite la confección de espectros de oleaje sintético direccional con características bimodales (cuando se presente en la realidad) y que mejore el ajuste en la correlación de los espectros medidos a partir de parámetros de resumen de la ola. Además se realiza una comparación con el método de obtención de espectros sintéticos JONSWAP (Hasselmann et al., 1973). Los resultados presentados tienen una directa relación entre la cantidad de información disponible (datos en series de tiempo, espectral, etc.) y la capacidad de reproducir la realidad o de predicción. Así para una data de 5 años de extensión temporal se obtendrán muy buenos resultados en el ajuste con los datos medido in-situ, pero no así para datas temporales más reducidas (menores a un año) en donde el ajuste a la realidad será pobre. Es por esto que los resultados expuestos en esta tesis varían en el grado de exactitud con la que reprodujeron la realidad, pues se contaba con distintas extensiones temporales para los distintos casos estudiados, por esto para el último caso de la generación de espectros direccionales se obtuvieron los menores errores RMS respecto a la realidad, ya que se contaba con una extensión temporal de años, en cambio para los casos donde se contaba con sólo meses de extensión en los datos no se obtuvieron significativos disminuciones entre los valores medidos y los estimados por las redes neuronales. A pesar de esta limitación la investigación cumplió con el objetivo principal de implementar con éxito las RNA al estudio y estimación de los parámetros del oleaje.en_ES
dc.facultadFacultad de Ingenieríaen_ES
dc.identifier.citationMatamala Castro, M. (2012) Redes neuronales artificiales aplicadas a la predicción y estimación de los parámetros del oleaje [Tesis de pregrado, Universidad Valparaíso].en_ES
dc.identifier.urihttps://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/10597
dc.publisherUniversidad de Valparaísoen_ES
dc.subjectOLEAJEen_ES
dc.subjectREDES NEURONALES ARTIFICIALESen_ES
dc.titleRedes neuronales artificiales aplicadas a la predicción y estimación de los parámetros del oleajeen_ES
dc.typeTesisen_ES
uv.catalogadorCOP INGen_ES
uv.departamentoEscuela de Ingenieria Civil Oceanicaen_ES
uv.notageneralTítulo Ingeniero Civil Oceánicoen_ES
uv.profesorinformanteBeyá Marshall, José
uv.profesorinformanteReyes Gallardo, Mauricio

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