Redes neuronales artificiales en la gestión de infraestructuras subterráneas
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Debido a la disminución de las precipitaciones y a la sequía de la última década, y como consecuencia de la falta de agua en una amplia zona del país, la gestión de las aguas subterráneas es muy importante y delicada. Para aplicar una gestión correcta, se siente profundamente la necesidad de identificar y modelizar y predecir las fluctuaciones del nivel freático en las llanuras para planificar a largo plazo y utilizar más y mejor los potenciales hídricos de las llanuras. Diversos factores y factores afectan al nivel de las aguas subterráneas, entre ellos los factores meteorológico...
Debido a la disminución de las precipitaciones y a la sequía de la última década, y como consecuencia de la falta de agua en una amplia zona del país, la gestión de las aguas subterráneas es muy importante y delicada. Para aplicar una gestión correcta, se siente profundamente la necesidad de identificar y modelizar y predecir las fluctuaciones del nivel freático en las llanuras para planificar a largo plazo y utilizar más y mejor los potenciales hídricos de las llanuras. Diversos factores y factores afectan al nivel de las aguas subterráneas, entre ellos los factores meteorológicos (temperatura, precipitaciones, evaporación), la cantidad de descarga y alimentación de la capa freática, etc., que dificultan el análisis de este fenómeno. formación Los modelos físico-conceptuales, la regresión y las series temporales son los métodos más comunes de análisis de las fluctuaciones del nivel de las aguas subterráneas (hidrograma).
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