Environmental risk assessment in the mediterranean region using artificial neural networks
Los mapas auto-organizados han demostrado ser una herramienta apropiada para la clasificación y visualización de grupos de datos complejos. Redes neuronales, como los mapas auto-organizados (SOM) o las redes difusas ARTMAP (FAM), se utilizan en este estudio para evaluar el impacto medioambiental acu...
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| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2012 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Rovira i virgili (URV) |
| Repositório: | Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgili |
| OAI Identifier: | oai:urv.cat:TDX:1095 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX1095 http://hdl.handle.net/10803/84044 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | 62 - Enginyeria. Tecnologia 504 - Ciències del medi ambient |
| Resumo: | Los mapas auto-organizados han demostrado ser una herramienta apropiada para la clasificación y visualización de grupos de datos complejos. Redes neuronales, como los mapas auto-organizados (SOM) o las redes difusas ARTMAP (FAM), se utilizan en este estudio para evaluar el impacto medioambiental acumulativo en diferentes medios (aguas subterráneas, aire y salud humana). Los SOMs también se utilizan para generar mapas de concentraciones de contaminantes en aguas subterráneas simulando las técnicas geostadísticas de interpolación como kriging y cokriging. Para evaluar la confiabilidad de las metodologías desarrolladas en esta tesis, se utilizan procedimientos de referencia como puntos de comparación: la metodología DRASTIC para el estudio de vulnerabilidad en aguas subterráneas y el método de interpolación espacio-temporal conocido como Bayesian Maximum Entropy (BME) para el análisis de calidad del aire. Esta tesis contribuye a demostrar las capacidades de las redes neuronales en el desarrollo de nuevas metodologías y modelos que explícitamente permiten evaluar las dimensiones temporales y espaciales de riesgos acumulativos. |
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