Modelado de series climatológicas mediante una red neuronal artificial

Se ha desarrollado un modelo de red neuronal para caracterizar series meteorológicas que son difíciles de modelar con los métodos clásicos de inferencia estadística. Concretamente, se ha utilizado la red neuronal para cuantificar la relación intensidad – duración de la lluvia, variables que se encue...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Palazón González, Jesús, García Guzmán, Adela
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2004
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:español
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2099/1751
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2099/1751
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil::Geologia::Hidrologia
Descripción
Sumario:Se ha desarrollado un modelo de red neuronal para caracterizar series meteorológicas que son difíciles de modelar con los métodos clásicos de inferencia estadística. Concretamente, se ha utilizado la red neuronal para cuantificar la relación intensidad – duración de la lluvia, variables que se encuentran interrelacionadas de una forma muy imprecisa. El modelo contiene funciones de transferencia no lineales e incluye términos de naturaleza estadística en la función de error. Para estimar los parámetros de la red neuronal se ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje adaptado a funciones de error no derivables.

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