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Transformación de coordenadas planas entre los sistemas geodésicos PSAD56 y sirgas mediante una red neuronal artificial

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dc.contributor.author Romero Chasipanta, Ricardo Vinicio
dc.date.accessioned 2013-06-20T14:59:25Z
dc.date.available 2013-06-20T14:59:25Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.citation Romero Chasipanta, Ricardo Vinicio (2013). Transformación de coordenadas planas entre los sistemas geodésicos PSAD56 y sirgas mediante una red neuronal artificial. Carrera de Ingeniería Geográfica y del Medio Ambiente. ESPE. Sede Sangolquí es_ES
dc.identifier.other 038489
dc.identifier.uri http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/6456
dc.description.abstract El presente documento presenta la aplicación de la metodología de redes neuronales artificiales en la transformación de coordenadas planas (Este, Norte) desde un sistema geodésico local a un sistema global que sea compatible con escalas catastrales mayores a 1: 5000, aplicado a un sector del Distrito Metropolitano de Quito. Debido a que el Ecuador cuenta con parámetros de transformación oficiales compatibles con escalas menores a 1:25000, es necesario desarrollar otra metodología que permita mejorar los niveles de precisión. El tipo de red neuronal artificial que se utilizó fue una red unidireccional, multicapa con el algoritmo de retropropagación y el método de optimización Levenberg - Marquardt. Los resultados que se obtuvieron con la red neuronal fueron comparados con un cálculo similar realizado con parámetros de transformación usando los mismos datos, teniendo como resultado que la mejor opción es utilizar la metodología de redes neuronales artificiales para transformar coordenadas con precisiones compatibles hasta escalas menores a 1: 2500 es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher SANGOLQUÍ / ESPE/ 2013 es_ES
dc.subject SISTEMAS DE REFERENCIA es_ES
dc.subject REDES NEURONALES ARTIFICIALES es_ES
dc.subject MAPA DE DISTORSIONES es_ES
dc.subject NEURONA BIOLÓGICA es_ES
dc.title Transformación de coordenadas planas entre los sistemas geodésicos PSAD56 y sirgas mediante una red neuronal artificial es_ES
dc.type bachelorThesis es_ES


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