Modelado de flujos de caudal y pronóstico utilizando una red neuronal RBF

Autores

  • Carlos Hernán Fajardo Toro Universidad de Vigo
  • Daniel González Peña Universidad de Vigo
  • Benedicto Soto González Universidad de Vigo
  • Florentino Fernández Riverola Universidad de Vigo

DOI:

https://doi.org/10.18046/syt.v6i12.996

Palavras-chave:

Red neuronal de base radial (RBF), pronóstico de caudal, modelos hidrológicos, modelos de caja negra, modelos autorregresivos.

Resumo

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.

Biografia do Autor

  • Carlos Hernán Fajardo Toro, Universidad de Vigo
    Bio Statement is available in English
  • Daniel González Peña, Universidad de Vigo
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  • Benedicto Soto González, Universidad de Vigo
    Bio Statement is available in English
  • Florentino Fernández Riverola, Universidad de Vigo
    Bio Statement is available in English

Publicado

2008-12-17

Edição

Seção

Original Research