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Aplicación de redes neuronales para la modelización y generación de series hidrológicas

Abstract:

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad simular información de caudales medios mensuales en las cuencas hidrográficas: Río Guayllabamba, Río Quijos, Río Chico, Río Pindo, además datos diarios de la cuenca Catamayo, y la El Limón, mediante el uso de redes neuronales artificiales, para la obtención de nuevos caudales, tomando como datos de entrada las precipitaciones y caudales históricos de las cuencas. El modelo propuesto presenta una arquitectura de red multicapa (feedforward) que comprende tres capas (entrada, oculta y salida), el número de neuronas de entrada y ocultas varían de acuerdo al modelo. La función de entrenamiento para el modelamiento de las cuencas el Bayesian regulation backpropagation. La fase de entrenamiento y validación de los modelos con redes neuronales artificiales se realizaron utilizando diferentes cantidad datos de entrada, Dependiendo de la cuenca