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Además, la determinación de las variables relevantes abre la posibilidad de interpretar el fenómeno modelado. Así, por ejemplo, el fenómeno de inercia en la respuesta de la presa se puede analizar a través de las velocidades de variación de los niveles. El modelo resultante también permite estudiar la influencia de cada una de las variables exteriores sobre el caudal de agua filtrado. De este modo, si frente a una combinación de acciones exteriores en un rango habitual se produce una desviación considerable del caudal filtrado debido a una supuesta avería, ésta podría ser identificada más rápidamente. En conclusión, las características de los modelos de comportamientos de presas basados en redes neuronales artificiales las convierten en una herramienta útil para su empleo en las labores habituales de auscultación de presas. La metodología presentada se ha aplicado al caudal filtrado en un aforador, pero es fácilmente extensible a otras variables respuesta de la estructura.