Redes de neuronas artificiales en oceanografía
- Autores: Nuria Esther Hernández Barrera
- Directores de la Tesis: Rafael Pino Mejías (dir. tes.), Joaquín Muñoz García (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2005
- Idioma: español
- ISBN: 8468975273
- Tribunal Calificador de la Tesis: Rafael Infante Macías (presid.), Andrés González Carmona (secret.), Antonio Pascual Acosta (voc.), Guillermo Santiago Fierro (voc.), Gregorio Parrilla Barrera (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Idus
- Resumen
Desde hace siglos, el hombre se ha preocupado por medir la profundidad del fondo del mar, por lo que han ido surgiendo numerosas técnicas para realizar dicha medición, Actualmente se emplean para ello las ecosondas, que se basan en la medición del tiempo que tarda en propagarse una señal acústica desde su emisión hasta su recepción tras ser reflejada en el fondo marino. Para la utilización de estas técnicas acústicas se precisa determinar la velocidad de propagación del sonido en el agua del mar, a partir de la que se obtiene una medida de la profundidad existente.
Para obtener la velocidad de propagación del sonido en el agua del mar se emplean unos algoritmos de cálculo a partir de las variables oceanográficas "Temperatura", "Salinidad" y "Presión", pero en muchas ocasiones no se dispone de toda la información necesaria para poder aplicar estos algoritmos, lo que genera que su fiabilidad se reduzca de forma considerable, surgiendo la necesidad de buscar nuevas metodologías para proceder a un cálculo más preciso.
En este sentido, con este trabajo se pretende abordar el problema desde una perspectiva totalmente novedosa e innovadora mediante la utilización de redes de neuronas artificiales. Este tipo de técnicas ha sido aplicado en numerosos campos de la ciencia con resultados satisfactorios, pero hasta ahora se han abordado muy pocos problemas relacionados con el campo de la oceanografía a través de redes de neuronas artificiales.
El objetivo principal de este trabajo consiste en la obtención de predicciones para la velocidad de propagación del sonido en el agua del mar mediante las técnicas de redes de neuronas artificiales, construyéndose dos redes de neuronas artificiales, cada una de ellas con distinta información de entrada.
En concreto, se ha escogido el modelo de red de neuronas artificiales denominado perceptrón multinivel o multicapa con una única capa oculta, debido a las propiedades que presenta dicho modelo. (...)
