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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/760
Titel: | Predicción de ondulaciones geoidales a través de una red neuronal artificial en un área del Distrito Metropolitano de Quito |
Director(es): | Tierra, Alfonso |
Autor(en): | Chacón Silva, María Alexandra |
Stichwörter: | MEDIO AMBIENTE RECURSOS NATURALES TIERRA REDES NEURONALES GEOGRAFÍA |
Erscheinungsdatum: | 2010 |
Herausgeber: | SANGOLQUÍ / ESPE / 2010 |
Zitierform: | Chacón Silva, María Alexandra (2010). Predicción de ondulaciones geoidales a través de una red neuronal artificial en un área del Distrito Metropolitano de Quito. Facultad de Ingeniería Geográfica y del Medio Ambiente. ESPE. Sede Sangolquí |
Zusammenfassung: | A más de conocer las coordenadas UTM (Este y Norte) o coordenadas geodésicas (latitud y longitud) de cualquier punto de la superficie terrestre surge la necesidad de obtener con precisión el valor de la altura referida al nivel medio de los mares, debido a su aplicación práctica en diversas obras de ingeniería. Por ello se investiga metodologías que pueda entregar buenos resultados en lo que a precisiones se refiere, siendo para el presente estudio la predicción de ondulaciones geoidales a través del entrenamiento de una red neuronal artificial en un área aproximada de 490 Km2 del Distrito Metropolitano de Quito, a través de un aprendizaje supervisado utilizando el algoritmo de retropropagación del error (backpropagation). La formulación de modelos de ondulaciones geoidales se lleva a cabo a través de cálculos que combinan algunos métodos tanto topográficos (nivelación) como geodésicos (determinaciones de alturas elipsoidales a través del GPS), para a partir de éstas conocer los valores de las alturas ortométricas (a través de la relación H ¿ h N) ; para cuando se necesite conocer nuevos valores de altura se emplee dicho modelo para no recurrir a métodos como la nivelación, abaratando de esta manera recursos como tiempo y dinero. |
URI: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/760 |
Enthalten in den Sammlungen: | Tesis - Carrera de Ingeniería Geográfica y del Medio Ambiente |
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