Smart Hydraulics 

 IoT & AI

Apps  IA  |  IoT  Deep Learning  |  Data Science 

Facultad Tecnológica

Ingeniería Civil

Ing. Edgar O. Ladino M., MS.c

Investigador Junior (IJ) | Minciencias

 CvLAC  |  Google Scholar  |  Orcid  |  ResearchGate  |  Mendeley  |   SciELO  Linkedin  

eoladinom@udistrital.edu.co 

Bogotá  D. C.  Colombia

Publicaciones indexadas 

Desarrollos IoT  |  Ingeniería Civil  |  

Hidráulica | Inteligencia artificial 

Inteligencia artificial aplicada al estudio del comportamiento del fluido sometido a presión y flujo libre:  Classification Algorithms: Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machines, Nearest Neighbours, Regression Algorithms: Linear regression, Lasso Regression, Logistic Regression, Multivariate Regression, Multiple Regression Algorithm. Clustering Algorithms: K-Means Clustering, Fuzzy C-means Algorithm, Expectation-Maximisation, Hierarchical Clustering Algorithm, Neural Networks,   Fuzzy Logic: Fuzzy Mail List, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms and Evolutionary Computing, Genetic Algorithm Utility Library (GAUL), Belief Networks (Bayesian), Learning Bayesian Networks from Data.

Desarollos Apps | Android Hidrología  |  UD

Calcula el ancho de la cuenca (km), el Factor de Horton (kf), la relación de elongación, el coeficiente de compacidad (kc), la relación de circularidad, la densidad de drenajes, la constante de estabilidad del cauce y la densidad de corriente. El tiempo de concentración es calculado en horas a partir de las ecuaciones propuestas por Temez, Kirpich, California C-P, Scs-ranser, Giandotti, Clark, Pilgrim y McDermott, Passini, Williams, Johnstone & Cross, V. T. Chow y Pérez.

HydroPDF calcula la probabilidad de no licencia, la probabilidad de licencia y el tiempo de reterno.


Calculo de Valores extremos de Gumbel en hidrología, determina los parámetros de la distribución sin utilizar las tablas correspondientes, la aplicación determina automáticamente estos parámetros. Calcula la probabilidad de no excedencia, la probabilidad de excedencia y el periodo de retorno. 


Cálculo de medidas de tendencia central y de dispersión para series de datos hidrológicos y meteorológicos.


El objetivo es alcanzar la independencia intelectual a partir del pensamiento crítico disruptivo.