La aplicación de modelos matemáticos en el manejo de cuencas hidrográficas tiene requerimientos exigentes de información y en su mayoría no han sido desarrollados para ser aplicados en regiones de montaña. Por esta razón es necesario buscar e implementar modelos que no tengan estos requerimientos y que permitan establecer relaciones entre los datos de entrada y los de salida en una cuenca hidrográfica. Técnicas informáticas de inteligencia artificial permiten establecer relaciones entre los datos de entrada y los de salida en una cuenca hidrográfica. El proyecto busca evaluar diferentes modelos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) con el fin de seleccionar uno e implementarlo, con esto se pretende obtener
la posibilidad de manipular cada una de las conexiones del modelo de la red neuronal para buscar una convergencia rápida y la minimización del margen de error. Una vez que el modelo sea calibrado, se pretende realizar la predicción de caudales para intervalos de tiempo inferiores a 24 horas.
Redes Neuronales Artificiales (RNA) aplicadas en la prediccion de caudales para intervalos de tiempo horarios
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Redes Neuronales Artificiales (RNA) aplicadas en la prediccion de caudales para intervalos de tiempo horarios. (2014). Revista Tecnológica - ESPOL, 27(2). https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/304
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