Resumen

El gas disuelto total saturado (TDG) se considera recientemente como un problema grave en el campo de la ingeniería ambiental, ya que está detrás de las razones del aumento de las tasas de mortalidad de peces y organismos acuáticos. La predicción precisa y más confiable del TDG tiene un papel muy significativo en la preservación de la diversidad de los organismos acuáticos y en la reducción del fenómeno de muerte de peces. En este sentido, se han aplicado dos enfoques de aprendizaje automático llamados regresión de vector de soporte (SVR) y máquina de aprendizaje extremo (ELM) para predecir el TDG% saturado en las estaciones USGS 14150000 y USGS 14181500 que se encuentran en los Estados Unidos. Para la estación USGS 14150000, las muestras registradas desde el 13 de octubre de 2016 hasta el 14 de marzo de 2019 (75%) se utilizaron para el conjunto de entrenamiento, y el resto desde el 15 de marzo de 201

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Gas disuelto total saturado; TDG; Enfoques de aprendizaje automático; Regresión de vector de soporte; Máquina de aprendizaje extremo; Ingeniería ambiental.
• Keywords:Saturated total dissolved gas; TDG; Machine learning approaches; Support vector regression; Extreme learning machine; Environmental engineering.