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Arid
Environmental risk assessment in the mediterranean region using artificial neural networks
Mújica Chacín;Marelys Josefina
出版年2012
学位授予单位Universitat Rovira i Virgili
英文摘要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.
英文关键词504 - Ciències del medi ambient 62 - Enginyeria Tecnologia
语种其他
URLhttp://hdl.handle.net/10803/84044
来源机构Universitat Rovira i Virgili
资源类型学位论文
条目标识符http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/246870
推荐引用方式
GB/T 7714		 Mújica Chacín;Marelys Josefina. Environmental risk assessment in the mediterranean region using artificial neural networks[D]. Universitat Rovira i Virgili,2012.
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