Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/41980
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dc.contributor.advisorGalván González, Blas José-
dc.contributor.authorCacereño Ibáñez, Andrés-
dc.date.accessioned2018-09-20T08:05:57Z-
dc.date.available2018-09-20T08:05:57Z-
dc.date.issued2017en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/41980-
dc.descriptionMáster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (MUSIANI)en_US
dc.description.abstractEn España, el Real Decreto 840/2015 incide en la necesidad de analizar el riesgo ante la presencia de sustancias peligrosas en establecimientos industriales y planificar las posibles emergencias. El Real Decreto 1196/2003, establece como se calculan las consecuencias de estos accidentes. Para modelar las consecuencias, la literatura científica aporta métodos de cálculo para establecer las zonas objeto de planificación. Por otra parte, los Sistemas Inteligentes basados en el aprendizaje automático, son capaces de emular el comportamiento esperado de la ejecución de los métodos matemáticos. Este trabajo muestra como el correcto ajuste de un sistema en base a Redes Neuronales Artificiales es capaz de predecir la respuesta esperada con un margen de error que satisface las necesidades del problema.en_US
dc.description.abstractIn Spain, the Real Decreto 840/2015 establishes the need to analyze the risk from hazardous substances in industrial establishments, and how to plan possible emergencies. The Real Decreto 1196/2003 establishes the way for calculating the consequences from serious accidents. To model the consequences, the scientific literature provides calculation methods that allow to establish the areas under planning. On the other hand, Inteligent Systems based on machine learning are capables to emule the expected behavior for the calculate methods. This work shows how with the correct asjustment, a inteligent system based on Artificial Neural Network can predict an expected response with a margin of error that meets the needs of the problem that arises.en_US
dc.languagespaen_US
dc.subject1203 Ciencia de los ordenadoresen_US
dc.subject3304 Tecnología de los ordenadoresen_US
dc.titleModelado mediante simulación del efecto de la detonación de sustancias explosivas y su aproximación mediante el uso de redes neuronalesen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_US
dc.typeMasterThesisen_US
dc.contributor.centroInstituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)en_US
dc.contributor.departamentoDepartamento de Matemáticasen_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Trabajo final de másteren_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTFT-46359es
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFen_US
dc.contributor.titulacionMáster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingenieríaes
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCon texto completo-
crisitem.advisor.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.advisor.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.author.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.orcid0000-0002-3947-185X-
crisitem.author.parentorgIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.author.fullNameCacereño Ibáñez, Andrés-
Appears in Collections:Trabajo final de máster
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