Impacto de Calidad del Agua sobre Ecosistemas con Redes Neuronales en Python - VIDEO

Fuente: E. Oyague Passuni and M.S. Maldonado Fonkén, 2015

Fuente: E. Oyague Passuni and M.S. Maldonado Fonkén, 2015

Las redes neurales pueden ser una herramienta muy potente para la evaluación de la calidad del agua y el impacto en el ecosistema.
Por un lado los parámetros de calidad del agua son varios y tienen una gran cantidad de registros; en el otro lado el monitoreo de ecosistema arroja una gran cantidad de registros de ecosistema acuático y terrestre. En un caso de estudio en bofedales andinos, relacionamos la calidad del agua con el ecosistema con redes neurales en Python.

 

Contenido

Este tutorial incluye :
Generar un set de datos de química con el mismo índice que las especies
Crear una gráfica interactiva
Predecir variables de los ecosistemas :

  • Impacto del pH sobre la abundancia de vegetación
  • Impacto de la conductividad sobre la abundancia de la vegetación
  • Impacto de oxígeno disuelto en la abundancia de la vegetación
  • Impacto de los nitratos sobre la abundancia de la vegetación

Aspectos clave

 

Video

 

Aspectos clave 

Hay algunos aspectos clave a considerar en la eficacia de las redes neuronales . Algunos de ellos son :

  • Datos coherentes
  • Registros de datos extensivos
  • Conocimiento de la teoría que rige el fenómeno de estudio
  • Revisión de la teoría de redes neuronales

Al considerar estos aspectos, se puede disfrutar de esta impresionante herramienta para su trabajo diario.

 

Código y datos

Puedes descargar el código y los datos de este link:

https://github.com/SaulMontoya/Impact-Assessment-of-Water-Quality-on-Ecosystems-with-Neural-Networks-in-Python

 

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Posted on March 23, 2016 and filed under Hidroinformática, Medio ambiente.