Estimación de caudales medios en el área hidrográfica del caribe con información escasa, utilizando redes neuronales artificiales. (2021)
En el siguiente trabajo de grado, se realiza el cálculo de caudales medios a partir de redes neuronales artificiales, teniendo en cuenta una serie de valores históricos proporcionados por el Ideam. Estos, se obtienen de una base de datos solicitados al Instituto de Hidrología y Meteorología y Estudios Ambientales. Luego, de seleccionar las variables a utilizar, (precipitación, temperatura y fechas) estas se organizan históricamente desde el año 1990 al 2015. A continuación, se toma un conjunto de datos representativos de entrada y salida, que posteriormente serán introducidos a la aplicación nntool de la caja de herramientas de matlab. Allí ocurre el proceso de entrenamiento y aprendizaje de la rna teniendo en cuenta el modelo matemático gradiente descendente, el algoritmo backpropagation con aprendizaje supervisado. Después de realizar el procesamiento de los valores seleccionados, se llega a una serie de conclusiones y recomendaciones con el fin de identificar los posibles argumentos que pudieron afectar algunos resultados obtenidos.