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Propuesta didáctica para modelizar evapotranspiración de referencia con redes neuronales artificiales en el aula

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Propuesta didáctica para modelizar evapotranspiración de referencia con redes neuronales artificiales en el aula

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Martí, P.; Pulido Calvo, I.; Gutiérrez Estrada, JC. (2015). Propuesta didáctica para modelizar evapotranspiración de referencia con redes neuronales artificiales en el aula. Modelling in Science Education and Learning. 8(2):27-36. https://doi.org/10.4995/msel.2015.3348

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/74433

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Nombre: 3348-13134-1-PB.pdf
Tamaño: 1.596Mb
Formato: PDF
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Metadatos del ítem

Título: Propuesta didáctica para modelizar evapotranspiración de referencia con redes neuronales artificiales en el aula
Otro titulo: Teaching methodology for modeling reference evapotranspiration with artificial neural networks
Autor: Martí, Pau Pulido Calvo, Inmaculada Gutiérrez Estrada, Juan Carlos
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Artificial neural networks are a robust alternative to conventional models for estimating different targets in irrigation engineering, among others, reference evapotranspiration, a key variable for estimating crop water ...[+]


[ES] Las redes neuronales artificiales constituyen una buena alternativa a los modelos convencionales para estimar diferentes variables en ingeniería del riego, entre ellas la evapotranspiración de referencia, clave en la ...[+]
Palabras clave: Reference Evapotranspiration , Irrigation , Artificial neural networks , MatLab , Evapotranspiración de referencia , Riego , Redes neuronales artificiales
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Fuente:
Modelling in Science Education and Learning. (eissn: 1988-3145 )
DOI: 10.4995/msel.2015.3348
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Versión del editor: https://doi.org/10.4995/msel.2015.3348
Tipo: Artículo

References

Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., & Smith, M., (1998). Crop evapotranspiration. Guidelines for computing water requirements. FAO Irrigation and Drainage, paper 56. FAO, Roma.

Bishop, C.M. (Ed.), (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, Oxford.

George H. Hargreaves, & Zohrab A. Samani. (1985). Reference Crop Evapotranspiration from Temperature. Applied Engineering in Agriculture, 1(2), 96-99. doi:10.13031/2013.26773 [+]
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., & Smith, M., (1998). Crop evapotranspiration. Guidelines for computing water requirements. FAO Irrigation and Drainage, paper 56. FAO, Roma.

Bishop, C.M. (Ed.), (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, Oxford.

George H. Hargreaves, & Zohrab A. Samani. (1985). Reference Crop Evapotranspiration from Temperature. Applied Engineering in Agriculture, 1(2), 96-99. doi:10.13031/2013.26773

Haykin, S. (Ed.), (1999). Neural Networks. A comprehensive foundation. Prentice Hall International Inc., New Jersey.

Zanetti, S. S., Sousa, E. F., Oliveira, V. P., Almeida, F. T., & Bernardo, S. (2007). Estimating Evapotranspiration Using Artificial Neural Network and Minimum Climatological Data. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133(2), 83-89. doi:10.1061/(asce)0733-9437(2007)133:2(83)

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