Comparación de pronósticos de caudales máximos con modelos ARIMA y redes neuronales artificiales

El presente estudio tuvo como principal objetivo comparar dos técnicas estadísticas de pronóstico  en el modelamiento del caudal máximo del río Huaura. La investigación fue de tipo aplicada y longitudinal porque se estudió el comportamiento de los caudales máximos del río Huaura a través del tiempo. Para cumplir con el objetivo se modeló la serie hidrológica mediante modelos ARIMA, donde 611 meses (90 %) de los datos se usó para ajuste del modelo y 68 meses (10 %), para  el pronóstico; y mediante redes neuronales artificiales autorregresivas (ARNN), donde 407 meses (60 %) de los datos se usó para entrenamiento, 204 meses (30 %), para prueba y 68 meses  (10 %), para reserva del modelo. Finalmente se encontró que el modelo ARNN es más eficiente que los modelos ARIMA para realizar pronósticos

Aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) al modelamiento de lluvia-escorrentía en la cuenca del río Chancay Lambayeque

La presente investigación tuvo como objeto de estudio aplicar redes neuronales artificiales al modelamiento de lluvia-escorrentía en la cuenca del río Chancay Lambayeque, asimismo fue del tipo Cuantitativa – Explicativa, con un diseño Transversal. La población y muestra estuvo conformada por 11 estaciones meteorológicas y 01 hidrológica, mientras que las técnicas empleadas fueron la observación y el análisis documental, esta última tuvo como instrumento a la ficha de recolección de datos hidrometeorológicos. Como parte de los resultados, la calibración y posterior validación del modelo de redes neuronales se realizó empleando Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM), así se obtuvo que en la etapa de validación el modelo alcanzó un coeficiente de Nash de 0.93, correspondiéndole el calificativo de “muy bueno”. Finalmente, se recomienda el modelo de Redes de Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM), para modelamientos futuros que impliquen la simulación de series de tiempo, pues la facilidad de su manejo permite alcanzar buenos resultados.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient

Estado del arte del aprendizaje automático relacionado con la lógica difusa

La Inteligencia Artificial de relevante importancia actual, usa las teorías del Aprendizaje Automático y la Lógica Difusa. El aprendizaje Automático propone algoritmos para que las máquinas aprendan. La Lógica Difusa es una lógica polivalente que trata la incertidumbre. Ambas disciplinas han experimentado sendos desarrollos y existen ya tecnologías en la industria basadas en estos temas. El objetivo del presente estudio consistió en establecer el estado del arte de los algoritmos del Aprendizaje Automático relacionados con las propuestas difusas, haciendo un estudio bibliométrico de las investigaciones publicadas en las bases de datos bibliográficas y aplicando la metodología Revisión Sistemática. Como resultados se obtuvo datos que luego de analizarlos se concluye que hay preferencia por el uso de los algoritmos basados en Redes Neuronales, Redes Bayesianas, Arboles de decisión, algoritmos de clasificación, en ese orden y por el lado de la Lógica Difusa de prefiere usar las propuestas de los Conjuntos Difusos, funciones de membresía, Inferencia de Mandani, Inferencia de Sugeno también en ese orden. Los algoritmos de Redes Bayesianas son los que mas usan propuestas difusas, le sigue la Redes Neuronales y en menor proporción los algoritmos de Clasificación. Se recomienda volver a aplicar esta propuesta en un tiempo futuro para determinar el incremento en el uso de estas teorías. También se recomienda hacer un tratamiento axiomático formal de estos algoritmos para lograr herramientas software que automaticen su uso.Trabado de investigacio

Diagnóstico de procesos industriales basado en predicción de estados funcionales con inteligencia artificial para el control y la programación de mantenimiento

RESUMEN: En este trabajo se presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las clases fueron analizadas por el experto del proceso para generar estados funcionales. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto los estados funcionales serán utilizados para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La inteligencia artificial se presenta como una alternativa que al ser combinada con la ingeniería de mantenimiento permitirá el diseño de sistemas complejos y eficientes para programar acciones de tipo preventivas y predictivas sobre las máquinas en la industria. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional para la conmutación de los parámetros de control y la predicción de fallas; y sobre un sistema de producción de aire medicinal para la programación de acciones de manteniendo a partir de la predicción de estados funcionales.ABSTRACT: In this work the design of an intelligent strategy for the automatic diagnosis of processes by means of Artificial Neural Networks (ANNs) prediction and diffuse classification is presented. To design the diagnosis strategy, historical information of the process is used. The classification is implemented as a tool for the diffuse grouping of patterns. Classes are analyzed by the process expert to generate functional states. The ANNs of multilayer configuration was trained to predict the functional states of the process. The outputs in the prediction stage are the entries of the classifier. In the proposed diagnostic scheme, the functional states will be used to generate the preventive actions before the transition to a fault state. Artificial intelligence is presented as an alternative that, when combined with maintenance engineering, will allow the design of complex and efficient systems to program preventive and predictive actions on machines in organizations. The proposed strategy was implemented on a conventional control system for the commutation of the control parameters and the prediction of faults; and on a medicinal air production system for programming maintenance actions based on the prediction of functional states

Simulación y pronóstico de caudales diarios del Río Amazonas usando un enfoque híbrido Wavelet y Redes Neuronales

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos HídricosEl incremento de eventos extremos durante las últimas décadas en la cuenca amazónica, ha dado lugar a un creciente interés por implementar efectivos sistemas de pronóstico hidrológico. Los pronósticos a corto plazo, como parte intrínseca de estos sistemas, son fundamentales en la mitigación de inundaciones, y la gestión de los recursos hídricos. Debido a la importancia de los pronósticos de alta calidad y a la complejidad de los sistemas hidrológicos, se han estudiado un gran número de métodos de modelamiento orientado a pronósticos. En esta investigación, se desarrollaron modelos “basados en datos” con dos técnicas, la red neuronal artificial (RNA) y un enfoque híbrido que combina análisis multiresolución wavelet y RNA llamado modelo wavelet red neuronal (WRN). En efecto, se formularon distintas estructuras de modelos univariados de RNA y WRN para múltiples horizontes de pronóstico, considerando que la confiabilidad de pronóstico disminuye al aumentar el tiempo de anticipación. Para el cual, se empleó series observadas de caudales diarios para el periodo 1985-2012, registrados en la estación hidrológica de Tamshiyacu en el río Amazonas, Perú. Además, el desempeño de los modelos se evaluó en función a los índices estadísticos, tales como la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE). Así, para el horizonte de pronóstico más lejano (30 días), se encontró que el modelo WRN con RMSE = 4820 m3 /s y NSE = 0.83 superó ampliamente al modelo RNA con RMSE = 6092 m3 /s y NSE = 0.72, en la etapa de validación. Estos hallazgos muestran que el modelo híbrido tiene la capacidad potencial para mejorar la precisión de pronóstico en comparación al modelo RNA convencional. En suma, los resultados de esta investigación ayudarán a los hidrólogos y tomadores de decisiones en el pronóstico de caudales y la gestión sostenible de los recursos hídricos.The increasing number of extreme events during the last decades in the Amazon basin has led to a growing interest in implementing effective hydrological forecasting systems. Short-term forecasts, as an intrinsic part of these systems, are crucial for flood mitigation and water resources management. Due to the importance of high-quality forecasting and the complexity of hydrological systems, a large number of forecasting-oriented modelling methods have been studied. In this research, data-driven models with two techniques were developed, artificial neural network (ANN) and a hybrid approach which combines wavelet multi-resolution analysis and ANN named wavelet neural network (WNN) model. In effect, several structures of univariate ANN and WNN models were formulated for multiple forecasting horizons, considering that the reliability of forecasting decreases with increasing the lead-time. For which, observed time series of daily streamflows for the period 1985-2012 recorded at the Tamshiyacu gauging station on the Amazon river, Peru, were used. In addition, the performance of the models has been evaluated based on the statistical indices, such as root mean square error (RMSE) and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE). Thus, for longer lead-time forecasting (30 days), it was found that the WNN model with RMSE = 4820 m3 /s and NSE = 0.83, widely outperformed to ANN model with RMSE = 6092 m3 /s and NSE = 0.72, in the test period. These findings show that the hybrid WNN model has the potential ability to improve the forecasting accuracy compared to the conventional ANN model. In sum, the outcomes of this research will assist hydrologists and decision makers in streamflow forecasting and sustainable management of water resources