Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/2664
Título : Redes neuronales artificiales de base radial como herramienta de predicción de la contaminación acústica generado por tránsito vehicular
Autor : Canchari Gutiérrez, Edmundo
Palabras clave : Redes neuronales artificiales;Programación metaheurística;Contaminación acústica
Fecha de publicación : 2015
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería. Programa Cybertesis PERÚ
Resumen : En la investigación se obtiene un modelo meta heurístico basado en redes neuronales artificiales de base radial para la predicción de la contaminación sonora generado por tránsito vehicular en áreas urbanas, la percepción de la contaminación acústica es una variable producto de múltiples factores que está relacionado por la densidad de flujo vehicular en una determinada vía, las condiciones topográficas del terreno y las características arquitectónicas existentes; el modelo de redes neuronales artificiales previamente definidas se sometieron al proceso de entrenamiento con variada cantidad de argumentos, determinándose que los mejores modelos resultantes son aquellas que permiten solamente como ingreso al modelo metaheurístico el flujo vehicular. Palabras clave: ruido, contaminación acústica, redes neuronales artificiales
One metaheuristic research model based on artificial neural networks radial basis for prediction of noise pollution generated by vehicular traffic in urban areas is obtained, the perception of noise pollution is a variable product of multiple factors that are related by the density of traffic flow in a certain way, topographical conditions of the terrain and existing architectonic characteristics; predefined model underwent artificial neural network training process with varied amount of arguments, determined that the best resulting models are those that allow only as income metaheuristic traffic flow model. keywords: noise, noise pollution, artificial neural networks
URI : http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/2664
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones: Maestría

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
canchari_ge.pdf3,53 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.