Acerca de la predicción no lineal en hidrología

dc.contributorMesa Sánchez, Oscar Joséspa
dc.contributor.authorCarvajal Serna, Luis Fernandospa
dc.date.accessioned2019-06-25T18:33:25Zspa
dc.date.available2019-06-25T18:33:25Zspa
dc.date.issued1994spa
dc.description.abstractResumen: Dos metodologías diferentes en el campo de la hidrología son presentadas y aplicadas a varios casos de lluvia y precipitación, Análisis Espectral Singular con autorregresivos por máxima entropía y redes neuronales. Ambas técnicas tienen fundamento en la dinámica no lineal, con características especiales cada una. El Análisis Espectral Singular hace uso de las funciones ortogonales empíricas (autovectores de la matriz de covarianzas cruzadas) para transformar las señales a un nuevo sistema ortogonal de ejes, el cual permite capturar la varianza significativa del proceso y despreciar el ruido, a través de las componentes principales. A cada componente principal se Ie ajusta un AR (P) por el criterio de información de Akaike y se hace predicción para diferentes períodos de los años 1991-1992. En las redes neuronales se aplica el modelo de retropropagación, el cual aprende de los patrones que se le presentan y se hace predicciones, teniendo en cuenta no solo caudal y precipitación, sino también el Índice de oscilación del Sur, temperatura superficial del mar, manchas solares y la oscilación causi-bienal de los vientos. Para cada caso se calculó la raíz del error cuadrático medio y bandas de error de una y dos desviaciones para el Análisis Espectral Singular y una desviación para la red neuronal. Los resultados permiten concluir que hay una correlación importante entre la primera o segunda componente principal con el Índice de Oscilación del Sur. Para cada método se obtienen predicciones para los años 1991-1992, concluyendo que pueden ser buenas herramientas para un futuro, siempre teniendo en cuenta que un modelo hidrológico debe estar sometido a una revisión crítica. Como recomendaciones esta ajustar modelos a las componentes principales diferentes de los AR (P), como promedios móviles o ARMAS para hacer posteriores comparaciones, ajustar el orden de los modelos por otros criterios que no sea el de información de Akaike. Además tener en cuenta que hay otras variables meteorológicas como el Índice de Oscilación del Sur, las temperaturas superficiales del mar, velocidades de los vientos, etc., que afectan el clima y que condicionan el régimen hidrológico de una región.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/11067/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/20458
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minasspa
dc.relation.ispartofFacultad de Minasspa
dc.relation.referencesCarvajal Serna, Luis Fernando (1994) Acerca de la predicción no lineal en hidrología. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia, Medellín.spa
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacionalspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineeringspa
dc.subject.proposalPredicción no linealspa
dc.subject.proposalHidrologíaspa
dc.subject.proposalPrecipitación atmosféricaspa
dc.subject.proposalAnálisis Espectral Singularspa
dc.subject.proposalRedes neuronalesspa
dc.subject.proposalCaudal (Agua)spa
dc.subject.proposalHidrologia estocasticaspa
dc.subject.proposalHidrometeorologiaspa
dc.titleAcerca de la predicción no lineal en hidrologíaspa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa

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