Modelo predictivo machine learning aplicado a análisis de datos hidrometeorológicos para un SAT en represas
Licencia: Creative Commons (by-nc-nd)
Autor(es): Marín, Darwin y Pineda, Ian
El presente trabajo de investigación, se centra en los esfuerzos que se vienen realizando para la predicción del caudal efluente (descarga) en la Represa de Aguada Blanca, perteneciente a la Autoridad Autónoma de Majes (AUTODEMA), donde se introduce el uso de redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM, por el inglés Long Short Term Memory). Esta predicción, constituye una etapa importante para el buen acuerdo y toma de decisiones del área competente del Sistema de Alerta Temprana (SAT). Por ello, se propone el desarrollo de una metodología para la implementación de la red LSTM que permita evaluar el caudal efluente y sirva para la prevención y una buena toma de decisiones preventivas en los diferentes niveles de alertas tempranas.
[Arequipa: 2019]
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