Predicción de caudales medios mensuales del Río Huancané utilizando Modelos de Redes Neuronales

Abstract

Esta investigación centró sus esfuerzos en la predicción de caudales medios mensuales del río Huancané, desarrollo de modelos de redes neuronales a partir de datos de caudales, precipitación y evaporación, así como la evaluación de la capacidad de desempeño frente a modelos estocásticos. De esta manera, se desarrollaron 10 modelos de redes neuronales artificiales con distintas arquitecturas, cuyo entrenamiento se realizó con un primer grupo de datos correspondientes al periodo 1964 – 1996, y su validación con un segundo grupo de datos del periodo 1997 – 2002. Los modelos de redes neuronales artificiales mostraron comparativamente mejor desempeño en materia de predicción frente a un modelo autorregresivo periódico de primer orden PAR (1).