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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorROCIO CAMARENA MARTINEZes_MX
dc.date.accessioned2024-03-25T06:25:42Z-
dc.date.available2024-03-25T06:25:42Z-
dc.date.issued2024-01-10-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/10511-
dc.description.abstractLa calidad en los biodigestores es primordial para prevenir fugas y garantizar la integridad del sistema. Las fugas en un biodigestor pueden tener consecuencias significativas, ya que pueden resultar en la liberación de gases o en la contaminación del suelo que puede resultar no solo en la pérdida del biodigestor, sino también en consecuencias de seguridad. En esta investigación se presenta la aplicación de un modelo híbrido que combina la técnica de Optimización por enjambre de partículas junto con una RNA (RNA) para abordar el problema de predecir fugas en biodigestores Los resultados obtenidos mediante la combinación del PSO y la RNA muestran un desempeño superior en comparación con una RNA tradicional. Esto se comprueba con el coeficiente de determinación () más elevado mejorando de 0.94 a 0.967, indicando una mayor capacidad de la nueva metodología para modelar y predecir los datos.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://www.jovenesenlaciencia.ugto.mx/index.php/jovenesenlaciencia/article/view/4221es_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceJóvenes en la Ciencia: Congreso Internacional de electrónica y cómputo aplicado 2023, Vol. 25 (2024)es_MX
dc.titleAplicación de un modelo híbrido de optimización por enjambre de partículas y red neuronal artificial para la predicción de fugas en biodigestoreses_MX
dc.title.alternativeApplication of a hybrid particle swarm and artificial neural network model for prediction of leaks in biodigestersen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/710909es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/1es_MX
dc.subject.keywordsBiodigestores_MX
dc.subject.keywordsCalidades_MX
dc.subject.keywordsGeomembranaes_MX
dc.subject.keywordsOptimización por Enjambre de Partículases_MX
dc.subject.keywordsRed Neuronal Artificiales_MX
dc.subject.keywordsProceso de Termofusiónes_MX
dc.subject.keywordsBiodigesteren
dc.subject.keywordsQualityen
dc.subject.keywordsGeomembraneen
dc.subject.keywordsParticle Swarm Optimizationen
dc.subject.keywordsArtificial Neural Networken
dc.subject.keywordsThermofusion Processen
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoSARAI CAMARENA MARTINEZes_MX
dc.creator.threeJorge Manuel Barrios Sánchezes_MX
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/495584es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/orcid/0000-0003-3528-0922es_MX
Appears in Collections:Revista Jóvenes en la Ciencia



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