Estimación de la resistencia a la penetración de suelos usando redes neuronales artificiales

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dc.creatorNidia Johana Valdés Holguín
dc.creatorLuis Octavio González Salcedo
dc.creatorAdrián L. E. Will
dc.date2011
dc.date.accessioned2026-07-07T02:34:24Z
dc.descriptionLas redes neuronales artificiales, simuladoras del proceso de aprendizaje de las neuronas biológicas, han sido utilizadas con éxito en el cálculo de parámetros en diversos problemas de ingeniería en que las variables involucradas tienen una alta relación no lineal entre sí y la modelación no permite representar el problema mediante una función matemática de fácil deducción. En la ciencia del suelo la predicción de algunas propiedades involucra diversas variables que hacen de su estimación por medio de modelos matemáticos un proceso complejo, y trasladan la solución del problema al campo de la inteligencia artificial. En el presente artículo se reporta la elaboración de redes neuronales artificiales para la estimación de la resistencia a la penetración a diferentes profundidades de un suelo, se consideran como variables influyentes el contenido de humedad, la densidad, la carga estática y la presión de inflado. Los resultados muestran una mejor estimación para profundidades entre 20 cm y 30 cm.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier0120-2812
dc.identifierhttps://www.redalyc.org/articulo.oa?id=169922438007
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/419855
dc.languagees
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.relationhttp://www.redalyc.org/revista.oa?id=1699
dc.rightsActa Agronómica
dc.sourceActa Agronómica (Colombia) Num.3 Vol.60
dc.subjectAgrociencias
dc.titleEstimación de la resistencia a la penetración de suelos usando redes neuronales artificiales
dc.typeartículo científico

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Acta Agronómica - Universidad Nacional de Colombia