Descripción de los procesos de infiltración mediante redes neurales artificiales

[ES] Se estudia la capacidad de las Redes Neurales Artificiales para modelizar procesos de infiltración de agua en suelos. Se examina, en primer lugar, su utilidad para representar la difusividad hidráulica del suelo en función del contenido de humedad. Se aplican a continuación en el ajuste directo de las curvas de contenido de humedad (θ) frente a la distancia o a la variable de transformación de Boltzmann (λ). Estos algoritmos se mostraron como una alternativa válida para representar la variación de la difusividad hidráulica con el contenido de humedad, y ofrecieron, en el caso del ajuste de las curvas θ vs. λ, unos resultados superiores a los obtenidos con otros modelos clásicos.Álvarez, J.; Bolado, S. (1996). Descripción de los procesos de infiltración mediante redes neurales artificiales. Ingeniería del Agua. 3(2):39-46. https://doi.org/10.4995/ia.1996.2697394632Alvarez J., R. De Miguel, F. A. Mato, F. Sobrón y J. Atienza. (1993). Reconocimiento de texturas de suelos por redes neurales. EFCE Publication Series. 101:13-18Alessi S., L. Prunty, y W. M. Schuh. (1992). Infiltration simulations among five hydraulic property models. Soil Sci. Soc. Am. J. 56:675-682.Bhagat, P. (1990). An Introduction to Neural Nets. Chemical Engn. Progress (August issue):55-60.Bradbridge, P., y J. White. (1987). Time to ponding comparison of analytical, quasy-analytic, and approximate solutions. Water Resour. Res. 23:2302-2310.Fujita, H. (1952). The exact pattern of concentration-dependent diffusion on a semi-infinite medium. II. Textile Res. J. 22:823-827.Gardner, W.R. (1958). Some Steady state solutions of unsaturated moisture flow equations with application to evaporation from a water table. Soil Sci. 85:228-232.Haverkamp, R., M. Vauclin, J. Touma, P.J. Wierenga, y G. Vachaud. (1977). A comparison of numerical simulation models for one-dimensional infiltration. Soil Sci. Soc. Am. J., 41:285-294.Jansson, P.A., (1991). Neural Networks: An overview. Anal. Chem. 63:357A-362A.Li, Z., Cheng, Z., Xu, L., y Li, T. (1993). Nonlinear fitting by using a Neural Net algorithm. Anal. Chem. 65:393-396.Meyer, J.J., y Warrick, A.W. (1990). Analytical expression for soil diffusivity derived from horizontal infiltration experiments. Soil Sci. Soc. Am. J. 54:1547-1552.Nielsen, D.R., J.W. Biggar, y J.M. Davidson. (1962). Experimental consideration of diffusion analysis in unsaturated flow problems. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 26:107-111.Richards, L.A. (1931). Capillary conduction of liquid through porous medida. Physics (New York) 1:318-333.Russo, D. (1988). Determining soil hydraulic properties by parameter estimation: On the selection of a model for the hydraulic properties.Water Resour. Res. 24:453-459.Shu-pui, P.K., (1992). Back Propagation Neural Net Engine v1.32u. Patrick Ko. No.11, 14 ST., Hong Lok Yuen, Tai Po, Hong Kong. (ko053ucs19.cuhk.EDU.hk).Van Genuchten, M. Th. (1980). A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 44:892-898.Venkatasubramanian, V., y K. Chan (1989). A Neural Network methodology for process default diagnosis. AIChE Journal. 35:1993-2002.Warrick, A.W. (1994). Soil Water diffusivity estimates from one-dimensional absorption experiments. Soil Sci. Soc. Am. J. 58:72-77