Predicción de ondulaciones geoidales a través de una red neuronal artificial en un área del Distrito Metropolitano de Quito

Abstract

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.