Pronóstico de alturas en cursos de llanura mediante el uso de un modelo de caja negra

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Las inundaciones son el desastre más frecuente en nuestro país, produciendo la mayor cantidad de afectados y daños materiales a la infraestructura y a la propiedad. En este trabajo se presenta un tipo de modelo de caja negra denominado de redes funcionales, usado para pronóstico de alturas en cursos...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Scuderi, Carlos M., Riccardi, Gerardo A., Zimmermann, Erik
Formato: article artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales (CURIHAM). Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario. 2017
Materias:
modelos de caja negra
redes funcionales
pronóstico de niveles
cuencas de llanura
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/7141
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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description Las inundaciones son el desastre más frecuente en nuestro país, produciendo la mayor cantidad de afectados y daños materiales a la infraestructura y a la propiedad. En este trabajo se presenta un tipo de modelo de caja negra denominado de redes funcionales, usado para pronóstico de alturas en cursos de llanura, aplicado en cuencas del Gran Rosario. Las variables de entrada son precipitación y nivel vinculado a un tiempo t0, mientras que la salida está dada por niveles pronosticados para diferentes horizontes temporales tpi. A partir de los eventos observados, en promedio 10 por limnímetro, se calculan todas las combinaciones para constituir dos grupos: aprendizaje y validación. La evaluación de los modelos se efectúa por medio de distintos estadísticos, entre ellos: diferencia máxima relativa y absoluta en el nivel pico, coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe, raíz del error cuadrático medio y coeficientes de la recta de regresión. Para los resultados presentados en este trabajo se alcanzaron valores medios en la diferencia en el nivel pico para 6 horas de pronóstico de 0.27 m en aprendizaje y de 0.33 m en validación. La potencialidad del modelo es que puede ser aplicado en cualquier cuenca con datos de precipitación y niveles.
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