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dc.contributor.advisorCaridad y Ocerin, José Maríaes_ES
dc.contributor.advisorVeroz Herradón, Ricardoes_ES
dc.contributor.advisorCeular Villamandos, Nuriaes_ES
dc.contributor.authorDaza Sánchez, Franciscaes_ES
dc.date.accessioned2009-03-10T10:42:24Z
dc.date.available2009-03-10T10:42:24Z
dc.date.issued2009
dc.date.submitted2008-11-07
dc.identifier.isbn9788478019281
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10396/279
dc.description.abstractEl estudio de la demanda de agua y su predicción a corto plazo constituye una componente vital de la estrategia de gestión "de demanda" y sostenibilidad de cualquier país o región, en coherencia con la Directiva Marco de Aguas de la Unión Europea a la que debemos adaptarnos progesivamente, hasta culminar el proceso en 2015. Desde esta perspectiva, se plantea construir un modelo econométrico que consiga una mejora sustancial sobre la predicción a corto plazo de una serie temporal, con respecto a metodologías clásicas, como modelos ARIMA, o más recientes, como es el caso de las Redes Neuronales artificiales. Se aplican las dos técnicas, modelos ARIMA y Redes Neuronales Artificiales, por separado y, por otra parte, se aplicael modelo híbrido para predecir la serie temporal objeto de estudio. Este nuevo modelo ha sido sometido a una evaluación de calidad de ajuste y precisión en la predicción a corto plazo, lo que ha permitido concluir que minimiza el error de predicción con respecto a las técnicas utilizadas por separado u, por tanto, se consiguen resultados más satisfactorios.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Córdoba, Servicio de Publicacioneses_ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.subjectRecursos en aguaes_ES
dc.subjectAbastecimiento de aguaes_ES
dc.titleDemanda de agua en zonas urbanas de Andalucíaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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