Redes Neuronales Artificiales (RNA) aplicadas en la prediccion de caudales para intervalos de tiempo horarios

Jaime Eduardo Veintimilla, Felipe Cisneros

Resumen


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.


Palabras clave


Redes neuronales artificiales, inteligencia artificial, backpropagation, owo-hwo

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Una publicación de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL).

Revista Tecnológica ESPOL - ISSN 1390-3659