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Título Artículo Water flows modelling and forecasting using a RBF neural networkArtículo de Revista / Impreso - Artículo de Revista
Parte de Sistemas & Telemática
Vol. 6 No. 12 (Julio/Diciembre 2008)
Pagina(s) 13-31
Autor(es) Fajardo Toro, Carlos Hernán (Autor)
González Peña, Daniel (Autor)
Soto González, Benedicto (Autor)
Fernández Riverola, Florentino (Autor)
Idioma Inglés;
Clasificación(es) TELEMATICA
SISTEMAS
Materia(s) Red neuronal de base radia - RBF; Pronóstico de caudal; Modelos hidrológicos; Modelos de caja negra; Modelos autorregresivos;
Título Alternativo Título Alterno: Modelado de flujos de caudal y pronóstico utilizando una red neuronal RBF
Resumen Aquí se presenta un modelo hidrológico de estimación basado en el uso de una red neuronal de base radial, con el cual se busca desarrollar sistema automática de estimación de flujos de caudal. El problema de la estimación de caudales no es una tarea trivial debido a (i) que los diversos mecanismos que rigen el sistema que determina el flujo de caudales actúan dentro de un rango muy amplio de escalas espacio – temporales y (ii) casi todos los elementos que intervienen y afectan el flujo de caudales presentan cierto grado de no linealidad. La red neuronal propuesta ha sido utilizada para estimar el pronóstico diario de caudal de una cuenca, obteniéndose resultados satisfactorios frente a otras técnicas. El modelo propuesto ha sido utilizado para realizar estimaciones en el río Ulloa, una cuenca ubicada al noroeste de la Península Ibérica. Aquí se presentan y discuten los resultados obtenidos con los experimentos realizados.
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