Pronóstico de caudales con Filtro de Kalman Discreto en el río Turbio
Palabras clave:
Filtro de Kalman, modelos autorregresivos, pronósticos de caudales a corto plazoResumen
Se propuso la implementación del algoritmo del Filtro de Kalman Discreto (DKF) junto con un modelo autorregresivo con entrada exógena (ARX) para realizar el pronóstico de caudales a corto plazo con 24, 48, 72 y 96 horas de anticipación en la cuenca del río Turbio, localizada en el estado de Guanajuato y parte del estado de Jalisco, México, vulnerable a inundaciones durante los periodos de lluvias que se presentan normalmente en la zona. La información de precipitación y caudal disponible con las que se realizaron los pronósticos corresponde a las series de los años 2003 y 2004. Los resultados obtenidos indican que los pronósticos realizados un paso hacia adelante, es decir, con un tiempo de 24 horas de anticipación, presentaron los mejores ajustes en términos de Nash-Sutcliffe, MSE y RMSE, que los pronósticos realizados a 48, 72 y 96 horas de anticipación.Descargas
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