Pronóstico de alturas en cursos de llanura mediante el uso de un modelo de caja negra

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Floods are the most common disaster in our country, producing the largest number of affected and damaging infrastructure and private property. In this paper, a black box model called functional networks is presented. This model was used to forecast water levels in flatland courses and was applied in...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Scuderi, Carlos, Riccardi, Gerardo, Zimmermann, Erik
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: CURIHAM: Centro Universitario Rosario de Investigaciones Hidroambientales Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario Director: Dr. Ing. Hernán Stenta Riobamba 245 bis, 2000 Rosario (Santa Fe), Argentina. Telefa 2014
Materias:
modelos de caja negra, redes funcionales, pronóstico de niveles, cuencas de llanura.
Black box models
Functional networks
Water level forecast
Plain watersheds
Acceso en línea:https://cuadernosdelcuriham.unr.edu.ar/index.php/CURIHAM/article/view/86
Aporte de:
Cuadernos del CURIHAM de Universidad Nacional de Rosario
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description Floods are the most common disaster in our country, producing the largest number of affected and damaging infrastructure and private property. In this paper, a black box model called functional networks is presented. This model was used to forecast water levels in flatland courses and was applied in the Gran Rosario basins. The input variables are rainfall and water level linked to a time t0, while the output is given by predicted water levels associated with different time horizons tpi. From the observed events, on average 10 for each gage, all combinations are calculated to form two groups: learning and validation. Model evaluation is done through various statistical index, including: relative and absolute maximum difference in peak level, coefficient of efficiency of Nash-Sutcliffe, root mean square error and coefficients of the regression line. For the results presented in this paper mean values in difference peak level for 6 hours forecasting was 0.27 m in learning and 0.33 m in validation. The potential of the model is that it can be applied in any basin with precipitation data and levels.
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