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Programación en la Ingeniería Civil - Coggle Diagram

- - - - Ejemplos ya realizados, mediante ecuaciones Saint
      - optimización de tiempo
      - Simulaciones de aguas residuales y pluviales
      - https://pypi.org/project/pyswmm/
- - - - Mediante scripts en Python o en el propio SQL
      - Cálculos estadísticos, filtrado y combinación de datos de tablas
  - - - automatizar tareas como la creación de capas, actualización de mapas
      - Calcular automaticamente la distancia entre puntos
- - - - algoritmos
        
        Regresión lineal
        
        clustering
        
        Esta técnica es especialmente útil para descubrir patrones o estructuras en datos sin etiquetas
        
        Árboles de decisión
        
        Soporte vectorial
    - - Redes neuronales /Redes convoluciones CNN Y Recurrentes RNN
        
        PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
        
        Series temporales
        
        Análisis de textos
        
        Simular cargas y estrés
      - Redes Neuronales Artificiales RNA
        
        Lluvia-escorrentía
        
        Pronostico de caudales
        
        Modelos Híbridos
        
        Integración RNA / HEC-HMS, combinando técnicas de optimización genética GANN
        
        ANFIS
        
        predicción de CAUDALES DIARIOS
        
        GANN
        
        Configuración de Red neuronal
        
        La red está configurada para aprender de los datos históricos y prever valores de salida (por ejemplo, caudal en un río o tensión en un elemento estructural).
        
        Aplicar Algoritmos Genéticos para Optimización
        
        Se utiliza un algoritmo genético para ajustar los pesos y la arquitectura de la red.
        
        Evaluar y Ajustar
        
        Cada nueva generación de redes neuronales se evalúa, y los parámetros se ajustan para mejorar los resultados de la predicción o clasificación.
        
        DATOS MULTISATÉLITES PARA MONITOREO NIVELES DE AGUA
        
        TEMPERATURA
    - - índice de Sequía Hidrológica Estandarizada SHDI
        
        usando algoritmos de optimización híbridos como el Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) o Particle Swarm Optimization (PSO)
        
        GOA: disposición de elementos estructurales
        
        Evaporación en cuecas
        
        El algoritmo simula los movimientos de los “saltamontes” en el espacio de soluciones hasta encontrar un valor óptimo para la función definida.
        
        PSO
        
        Flujo de tráfico
        
        as "partículas" exploran el espacio de búsqueda, ajustando sus posiciones en función de su experiencia y la de sus vecinos, hasta que se alcanza un punto óptimo.
        
        reducir la congestión en intersecciones
        
        Distribución de señales