El objetivo es la implementación de sistemas inteligentes para ajustar modelos
hidrológicos, comparando las series temporales con redes neuronales, que
permitan el aprendizaje y ajuste de parámetros para la obtención de modelos
que realicen predicciones óptimas de alturas del río Paraná, en períodos de
inundaciones.
El interés radica en su aplicación en la provincia de Corrientes, Argentina,
afectada por inundaciones que ocasionan pérdidas en la economía regional.
Se realiza un análisis previo con series temporales que permite establecer las
variables y factores que determinan las alturas hidrométricas, en períodos de
inundación en la localidad de Corrientes.
Posteriormente se presenta un pronóstico a corto plazo en períodos de
crecidas, que predice las alturas hidrométricas a tres días implementando
redes neuronales con función de penalización modificada. Se finaliza con un
pronóstico a mediano plazo, para períodos de inundación, de alturas
hidrométricas a siete días que se realiza con redes neuronales con diferentes
arquitecturas. / The aim is the implementation of intelligent systems to adjust hydrological
models comparing time series and neural networks which allow learning and
setting parameters for models that make optimal predictions of the Paraná river
heights in flood periods.
The interest lies in its implementation in the province of Corrientes, Argentina,
hit by floods causing losses in regional economy.
We performed a time-series analysis to discover the variables and factors that
influence the hydrometric height in flood periods in the town of Corrientes.
Subsequently we present a short-term prediction for flood periods, which
predicts the hydrometric heights three days in advance, using neural networks
with a modified penalty function. Then we obtain a medium-term forecast for
flood periods, seven days in advance, using neural networks with different
architectures.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UC/oai:www.tdx.cat:10803/120163 |
| Date | 29 July 2013 |
| Creators | La Red Martínez, María del Carmen Montserrat |
| Contributors | Crespo Fidalgo, José Luis, Universidad de Cantabria. Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación |
| Publisher | Universidad de Cantabria |
| Source Sets | Universidad de Cantabria |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | 232 p., application/pdf |
| Source | TDR (Tesis Doctorales en Red) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTENCIA. El acceso a los contenidos de esta tesis doctoral y su utilización debe respetar los derechos de la persona autora. Puede ser utilizada para consulta o estudio personal, así como en actividades o materiales de investigación y docencia en los términos establecidos en el art. 32 del Texto Refundido de la Ley de Propiedad Intelectual (RDL 1/1996). Para otros usos se requiere la autorización previa y expresa de la persona autora. En cualquier caso, en la utilización de sus contenidos se deberá indicar de forma clara el nombre y apellidos de la persona autora y el título de la tesis doctoral. No se autoriza su reproducción u otras formas de explotación efectuadas con fines lucrativos ni su comunicación pública desde un sitio ajeno al servicio TDR. Tampoco se autoriza la presentación de su contenido en una ventana o marco ajeno a TDR (framing). Esta reserva de derechos afecta tanto al contenido de la tesis como a sus resúmenes e índices. |
Page generated in 0.002 seconds