Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia
Document title: Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia
Journal: Revista mexicana de ciencias agrícolas
Database: PERIÓDICA
System number: 000407381
ISSN: 2007-0934
Authors: 1
1
1
2
Institutions: 1Universidad Autónoma Chapingo, Chapingo, Estado de México. México
2Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Jiutepec, Morelos. México
Year:
Volumen: 3
Pages: 698-704
Country: México
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Analítico, descriptivo
Spanish abstract 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 feed forward 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
Disciplines: Agrociencias,
Geociencias
Keyword: Riego y drenaje,
Ciencias de la atmósfera,
Evapotranspiración,
Redes neuronales artificiales,
Modelos matemáticos,
México
Keyword: Agricultural sciences,
Earth sciences,
Irrigation and drainage,
Atmospheric sciences,
Evapotranspiration,
Artificial neural networks,
Mathematical models,
Mexico
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