Estudio de la variación estacional de la resistencia de las puestas a tierra utilizando inteligencia artificial
Estimation of seasonal variation of ground resistance using artificial intelligence
dc.creator | Feltan, Corina María | |
dc.creator | Caballero, Aldo Luis | |
dc.creator | Quintana, Angel Paolo | |
dc.creator | Yuchechen, Darío Iván | |
dc.date.accessioned | 2023-01-13T15:42:51Z | |
dc.date.available | 2023-01-13T15:42:51Z | |
dc.date.issued | 2018-09-25 | |
dc.identifier.citation | Feltan, 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.issn | 2318-2385 | |
dc.identifier.other | CCPI-FI-DC-035 | |
dc.identifier.other | 6677 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12219/4219 | |
dc.description | Fil: Feltan, Corina María. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina. | es_AR |
dc.description | Fil: Caballero, Aldo Luis. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina. | es_AR |
dc.description | Fil: Quintana, Ángel Paolo. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina. | es_AR |
dc.description | Fil: Yuchechen, Darío Iván. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería; Argentina. | es_AR |
dc.description.abstract | El 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.format | application/pdf | |
dc.format.extent | 211.5 KB | |
dc.language.iso | spa | es_AR |
dc.publisher | Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | |
dc.subject | Sistemas de puestas a tierra | es_AR |
dc.subject | Redes neuronales artificiales | es_AR |
dc.subject | Red de retropropagación | es_AR |
dc.subject | Perceptrón multicapa | es_AR |
dc.subject | Ground resistance | en |
dc.subject | Artificial neural networks | en |
dc.subject | Back propagation algorithm | en |
dc.subject | Multilayer perceptrons | en |
dc.title | Estudio de la variación estacional de la resistencia de las puestas a tierra utilizando inteligencia artificial | es_AR |
dc.title | Estimation of seasonal variation of ground resistance using artificial intelligence | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | |
dc.type | info:ar-repo/semantics/documento de conferencia | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |