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000152760 005__ 20250401114424.0
000152760 037__ $$aTAZ-TFG-2024-2456
000152760 041__ $$aspa
000152760 1001_ $$aBaquedano Coarasa, Pablo
000152760 24200 $$aMachine learning in hydraulic flow modeling: Predicting inundation from data using physics-informed neural networks
000152760 24500 $$a‘Machine learning’ para simulación hidráulica: Predicción de inundaciones usando redes neuronales con información física
000152760 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024
000152760 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000152760 520__ $$aEste trabajo explora el uso de redes neuronales para estudiar problemas de simulación hidráulica. Se estudia un caso estacionario y un caso transitorio.<br />Durante el trabajo se evalúan las distintas posibilidades de configuración que pueden tener las redes neuronales y se comparan los resultados obtenidos usando métricas como el error normalizado para las variables de salida. Al final se extraen conclusiones sobre la calidad de los resultados obtenidos y el coste del entrenamiento de la red neuronal. Así pues, se reflexiona sobre la posible aplicación de las redes neuronales en el desarrollo de sistemas de alerta temprana de inundaciones.<br /><br />
000152760 521__ $$aGraduado en Física
000152760 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
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000152760 692__ $$aLa predicción de inundaciones puede mejorar estas áreas.
000152760 700__ $$aGarcía Navarro, Pilar$$edir.
000152760 700__ $$aMartínez Aranda, Sergio$$edir.
000152760 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bCiencia y Tecnología de Materiales y Fluidos$$cMecánica de Fluidos
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