Predicción de lecturas de aforos de filtraciones de presas bóveda mediante redes neuronales artificiales - Santillán, David; Fraile-Ardanuy, Jesús; Ángel Toledo, Miguel (Tecnología y ciencias del agua, 2014)
Las redes neuronales artificiales son estructuras matemáticasÂ inspiradas en el cerebro de los seres vivos, capaces deÂ generar modelos numéricos no lineales de calibración relativamente sencilla. En el presente trabajo se modela elÂ caudal de agua filtrado a través del cimiento rocoso de una presa bóveda piloto con una red neuronal tipo perceptrón multicapa. La filtración a través de un macizo rocoso es unÂ fenómeno difÃcil de modelar debido a la imposibilidad deÂ caracterizar con detalle el medio en el que discurre y por laÂ complejidad del propio fenómeno. El resultado final es unÂ modelo compuesto por tres neuronas ocultas agrupadas enÂ una capa y cuyas variables de entrada son el nivel de aguaÂ en el embalse y tres velocidades de la misma en periodos anteriores. La estructura de la red neuronal se determina teniendo en cuenta la influencia de cada una de las variablesÂ de entrada sobre las variables de salida. Para ello, se parteÂ de un conjunto extenso de posibles variables de entradaÂ extraÃdas de los modelos analíticos o conceptuales delÂ fenómeno físico a modelar.