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Estimation of seasonal variation of ground resistance using artificial intelligence

dc.creatorFeltan, Corina María
dc.creatorCaballero, Aldo Luis
dc.creatorQuintana, Angel Paolo
dc.creatorYuchechen, Darío Iván
dc.date.accessioned2023-01-13T15:42:51Z
dc.date.available2023-01-13T15:42:51Z
dc.date.issued2018-09-25
dc.identifier.citationFeltan, C. M., Caballero, A. L., Quintana, A. P., Yuchechen, D. I., y Barberán, E. A.(2018). Estudio de la variación estacional de la resistencia de las puestas a tierra utilizando inteligencia artificial. En Seminário de Iniciação Científica. Salao do conhecimiento. A matemática está em tudo UNIJUI 2017 (25: 25 al 29 de Setembro: Ijui, Rio Grande do Sul, Brasil). Rio Grande do Sul : UNIJUI 5 p.es_AR
dc.identifier.issn2318-2385
dc.identifier.otherCCPI-FI-DC-035
dc.identifier.other6677
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12219/4219
dc.descriptionFil: Feltan, Corina María. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.es_AR
dc.descriptionFil: Caballero, Aldo Luis. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.es_AR
dc.descriptionFil: Quintana, Ángel Paolo. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.es_AR
dc.descriptionFil: Yuchechen, Darío Iván. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina.es_AR
dc.description.abstractEl objetivo de este trabajo es un desarrollo metodológico para la estimación de la resistencia de puesta a tierra mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, utilizando redes neuronales –RNA–. El valor de la resistencia de puesta a tierra depende en gran medida del sistema de puesta a tierra y las características del suelo. Teniendo en cuenta que el valor de la resistividad del suelo fluctúa durante el año, la resistencia de puesta a tierra varía en proporción a esta última. Se escoge esta metodología aprovechando la capacidad de las RNA para reconocer relaciones lineales y no lineales entre diversos parámetros. Se estima la resistencia de puesta a tierra tomando en cuenta las mediciones de la resistividad y la precipitación acumulada. Con este propósito las RNA han sido entrenadas y validadas mediante el uso de datos experimentales con el fin de examinar su capacidad para predecir la resistencia de puesta a tierra. Los resultados demuestran la eficacia de la metodología propuesta.es_AR
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent211.5 KB
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sules_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
dc.subjectSistemas de puestas a tierraes_AR
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_AR
dc.subjectRed de retropropagaciónes_AR
dc.subjectPerceptrón multicapaes_AR
dc.subjectGround resistanceen
dc.subjectArtificial neural networksen
dc.subjectBack propagation algorithmen
dc.subjectMultilayer perceptronsen
dc.titleEstudio de la variación estacional de la resistencia de las puestas a tierra utilizando inteligencia artificiales_AR
dc.titleEstimation of seasonal variation of ground resistance using artificial intelligenceen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferencia
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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