{"id":31137,"date":"2018-06-04T16:04:10","date_gmt":"2018-06-04T20:04:10","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=31137"},"modified":"2024-09-13T13:53:17","modified_gmt":"2024-09-13T17:53:17","slug":"se-presento-en-fiuna-tesis-de-maestria-en-ingenieria-de-recursos-hidricos-del-ing-jose-diaz-alvarenga","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=31137","title":{"rendered":"Se present\u00f3 en FIUNA Tesis de Maestr\u00eda en Ingenier\u00eda de Recursos H\u00eddricos del Ing. Jos\u00e9 D\u00edaz Alvarenga"},"content":{"rendered":"<p><![CDATA[El pasado 16 de mayo del corriente,\u00a0el\u00a0<strong>Ing. Jos\u00e9 Manuel D\u00edaz Alvarenga<\/strong> present\u00f3 exitosamente su Defensa de\u00a0Tesis de\u00a0<b>Maestr\u00eda\u00a0en Ingenier\u00eda de Recursos H\u00eddricos con \u00e9nfasis en Hidrolog\u00eda de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA) \u2013 1ra Edici\u00f3n<\/b><strong>,<\/strong>\u00a0titulada\u00a0<strong><em>\u201cPrevisi\u00f3n de niveles a corto plazo con redes neuronales artificiales en el r\u00edo Paraguay, estaci\u00f3n de Asunci\u00f3n\u201d.\u00a0<\/em><\/strong><!--more-->\nEl trabajo presentado cont\u00f3 con la orientaci\u00f3n del\u00a0<strong>Prof. Dr. Olavo Correa Pedrollo<\/strong> y la\u00a0Co-orientaci\u00f3n del <strong>Prof. Dr. Andr\u00e9s Wehrle<\/strong>. La Mesa examinadora estuvo integrada por los\u00a0Profesores;\u00a0<strong>Dr. Juan Martin Bravo,\u00a0MSc. Sandra Mongelos,\u00a0MSc. Giovanni G\u00f3mez,\u00a0MSc. Juli\u00e1n B\u00e1ez,\u00a0Dra. Margarita Pereira y el\u00a0Ing. MBA. Pedro Ferreira Estigarribia,\u00a0Decano de la FIUNA.\u00a0<\/strong>\n\n\n<h3>Resumen<\/h3>\n\n\nPara la previsi\u00f3n a corto plazo de niveles pluviom\u00e9tricos del r\u00edo Paraguay en la estaci\u00f3n de Asunci\u00f3n, se adopt\u00f3 como \u00e1rea de estudio, el tramo de r\u00edo comprendido entre las ciudades de Concepci\u00f3n y Asunci\u00f3n, aplic\u00e1ndose el modelo emp\u00edrico de redes neuronales artificiales, cuyos datos de entrada fueron observaciones diarias de precipitaci\u00f3n y niveles, de estaciones hidrom\u00e9tricas que se encuentran en el \u00e1rea de estudio; para niveles se utilizaron las estaciones de Concepci\u00f3n y Asunci\u00f3n, para las precipitaciones se utilizaron las estaciones del Aeropuerto Internacional Silvio Pettirossi (Asunci\u00f3n), Aer\u00f3dromo de Concepci\u00f3n, Aer\u00f3dromo de San Pedro del Ycuamandyy\u00fa y San Estanislao. Preliminarmente, fueron realizadas correlaciones y auto correlaciones de todos los datos, para la definici\u00f3n de las entradas de los modelos.\nPara tener en cuenta las condiciones de humedad antecedente fue utilizado el recurso de medias m\u00f3viles ponderadas exponencialmente de las lluvias pasadas. El modelo de redes neuronales artificiales posee una arquitectura de m\u00faltiples capas, con una sola capa intermedia y la funci\u00f3n de activaci\u00f3n del tipo sigmoide bipolar, siendo entrenado con el algoritmo retro propagativo. Para evitar el super ajuste se utiliz\u00f3 la t\u00e9cnica de validaci\u00f3n cruzada, y una forma original de repartici\u00f3n de las muestras de entrenamiento, validaci\u00f3n y verificaci\u00f3n, basada, no en la cantidad de registros, pero si en la representatividad de estos, para el entrenamiento. Los horizontes temporales estudiados van de 1 a 30 d\u00edas.\nLa aplicaci\u00f3n del modelo, demostr\u00f3 tener un buen desempe\u00f1o hasta alcances del orden de 15 d\u00edas, con error medio de 32 cm y coeficiente de Nash-Sutcliffe del orden de 0.904, as\u00ed tambi\u00e9n se destaca que se obtuvieron menores errores y mayores proporciones de varianzas explicadas cuanto menor fue el horizonte temporal. Los modelos de redes neuronales artificiales se mostraron mejores que la alternativa de prever para el futuro los mismos niveles observados en el tiempo actual. Se concluye, por lo tanto, que, incluso en r\u00edos que presentan reg\u00edmenes lentos, como el r\u00edo Paraguay en Asunci\u00f3n, puede ser importante contar con previsiones en tiempo actual, obtenidas con el uso de redes neuronales artificiales.\n[caption id=\"attachment_29450\" align=\"alignleft\" width=\"124\"]<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"29450\" data-permalink=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?attachment_id=29450\" data-orig-file=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/logo_conacyt_alta_fondo_trans-e1519996873822.png\" data-orig-size=\"250,260\" data-comments-opened=\"1\" data-image-title=\"logo_conacyt_alta_fondo_trans\" data-image-description=\"&lt;p&gt;&lt;![CDATA[]]&gt;    \t&lt;\/p&gt;\n\" data-image-caption=\"&lt;p&gt;Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda del Paraguay&lt;\/p&gt;\n\" data-large-file=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/logo_conacyt_alta_fondo_trans-e1519996873822.png\" class=\"wp-image-29450\" src=\"http:\/\/www.ing.una.py\/wp-content\/uploads\/2018\/03\/logo_conacyt_alta_fondo_trans-e1519996873822.png\" alt=\"\" width=\"124\" height=\"129\" \/> Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda del Paraguay[\/caption]\nCabe mencionar que el programa de Maestr\u00eda 14-POS-023 ha sido financiado por el\u00a0<strong>Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda (CONACYT),<\/strong>\u00a0en el marco de la componente\u00a0<strong>II1. Fondo para proyectos de creaci\u00f3n y fortalecimiento de postgrados nacionales<\/strong>, que enfoca sus objetivos a la formaci\u00f3n de capital humano de excelencia para la investigaci\u00f3n y desarrollo.\n&nbsp;\n&nbsp;\n&nbsp;\n&nbsp;\n[caption id=\"attachment_31141\" align=\"aligncenter\" width=\"580\"]<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" data-attachment-id=\"31141\" data-permalink=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?attachment_id=31141\" data-orig-file=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga.jpg\" data-orig-size=\"901,676\" data-comments-opened=\"1\" data-image-meta=\"{&quot;credit&quot;:&quot;Picasa&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;1528140522&quot;}\" data-image-title=\"Se present\u00f3 en FIUNA Tesis de Maestr\u00eda en Ingenier\u00eda de Recursos H\u00eddricos del Ing. Jos\u00e9 D\u00edaz Alvarenga\" data-image-description=\"&lt;p&gt;&lt;![CDATA[]]&gt;    \t&lt;\/p&gt;\n\" data-image-caption=\"\" data-large-file=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga.jpg\" class=\"wp-image-31141\" src=\"http:\/\/www.ing.una.py\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga.jpg\" alt=\"\" width=\"580\" height=\"435\" srcset=\"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga.jpg 901w, https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga-300x225.jpg 300w, https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga-768x576.jpg 768w, https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/josealvarenga-600x450.jpg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px\" \/> Se present\u00f3 en FIUNA Tesis de Maestr\u00eda en Ingenier\u00eda de Recursos H\u00eddricos del Ing. Jos\u00e9 D\u00edaz Alvarenga[\/caption]]]>    \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ing. 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