Título

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Autor

ROCIO CERVANTES OSORNIO

RAMON ARTEAGA RAMIREZ

MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA

WALDO OJEDA BUSTAMANTE

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Materias

Planificación del riego - (AUTOR) Distritos de riego - (AUTOR) Evapotranspiración - (AUTOR) Redes neuronales artificiales - (AUTOR) INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA - (CTI)

Resumen o descripción

En la agricultura resulta importante conocer con cierto grado de anticipación algunas variables climáticas tal como la evapotranspiración de referencia, variable primordial en la planeación y distribución del recurso agua en los distritos de riego. En el presente trabajo se utilizaron métodos convencionales y modelos de redes neuronales artificiales, específicamente feedforward backpropagation, con las mismas variables de entradas que sus homólogos modelos empíricos, para estimación de la evapotranspiración de referencia, esto se realizó para la estación Santa Rosa 1 III AC, ubicada en el Distrito 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales artificiales representan una alternativa de modelo confiable en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

Editor

Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias.

Fecha de publicación

2012

Tipo de publicación

Artículo

Recurso de información

http://hdl.handle.net/20.500.12013/1963

Formato

application/pdf

Fuente

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas (2007-0934), Publicación especial, 4

Idioma

Español

Repositorio Orígen

Repositorio institucional del IMTA

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