Abstract

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.

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