Modelación de pronóstico hidrológico a corto plazo usando redes neuronales artificiales, caso de estudio : cuenca binacional del río Paz entre El Salvador y Guatemala

Abstract

En este documento se muestran los resultados de la modelación de pronostico hidrologico ocupando dos funciones de activación de Redes Neuronales Artificiales (ANN) para 1, 2 y 3 horas de tiempo de ventaja. La primera etapa del estudio está basado en una limpieza de datos hidrometeorológicos de las estaciones El Jobo y La Hachadura. Posteriormente, se generaron las curvas de descargas para dichas estaciones hidrométricas en base la información de aforos recolectados en los años 2005-2015. A continuación, se entrenó y verificó los modelos de pronósticos hidrologico usando inspección visual y el cálculo de funciones de error entre el caudal observado y el simulado. Asimismo, se comparó los modelos generados con un modelo de referencia Naive, el cual generalmente se ocupa en estos casos para verificar que estas técnicas sofisticadas, brinden una mayor eficiencia que un modelo sencillo (sin parámetros).