Capacidad predictiva de los métodos no paramétricos para la predicción del caudal medio mensual del río Santa, 2018
Descripción del Articulo
Los métodos no paramétricos han demostrado tener una mayor capacidad predictiva en cuanto se refiere a pronósticos de caudales de ríos, en el estudio se implementan dos métodos MARS y Kernel, ambos métodos permiten trabajar con variables predictoras entre ellas la influencia de fenómenos macroclimát...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2018 |
| Institución: | Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
| Repositorio: | UNASAM-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:172.16.0.151:UNASAM/2770 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/2770 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Capacidad Predictiva Caudal Río Santa Métodos No Paramétricos Mars y Kernel |
| Sumario: | Los métodos no paramétricos han demostrado tener una mayor capacidad predictiva en cuanto se refiere a pronósticos de caudales de ríos, en el estudio se implementan dos métodos MARS y Kernel, ambos métodos permiten trabajar con variables predictoras entre ellas la influencia de fenómenos macroclimáticos, para el desarrollo e implementación de las metodologías se realizan con el registro de los caudales medios mensuales del río Santa en el período comprendido entre el año 1980 hasta el año 2017, dicho río es importante para la generación de energía eléctrica, agricultura y para el proyecto Chavimochic. El estudio concluye que el método no paramétrico MARS presenta mayor capacidad predictiva, esto comparado con los errores cuadráticos medios de ambos modelos |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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