Aplicación de aprendizaje máquino y aprendizaje profundo para modelar una cuenca de agua - de Azevedo Silva, Vinícius; de Feiras Souza, Rafael; Peixoto Oliveira, Mateus; Lledo dos Santos, Francisco (Paranoá, 2023)
El desarrollo económico asociado con aspectos como la desigualdad social es un proceso que provoca la deterioración de los recursos ambientales. Es urgente mejorar las tecnologías para combatir los efectos de los desastres naturales, como el mejoramiento de los procesos de lluvia en caudal y la modelización de los fenómenos hidrológicos en cuencas hidrográficas. El objetivo fue obtener, mediante técnicas de aprendizaje automático, pronósticos del comportamiento hidrológico en la Cuenca del Río Bananal. Esta información recopilada se sometió a los siguientes modelos: redes neuronales artificiales de aprendizaje profundo (Deep Learning - InceptionTime, Resnet, FCN y ResCNN) y modelos de aprendizaje automático (Machine Learning - regresión lineal, árbol de decisión y máquina de vectores de soporte), así como impulso de gradiente para generar series históricas consistentes y comparar los patrones de precipitación y flujo (modelo de lluvia-caudal) del curso del agua. Se utilizaron las series temporales promedio diarias de 2002 a 2014 para el entrenamiento, con el fin de establecer un comportamiento optimizado para 2015. Se pudo concluir que el mejor rendimiento, según el coeficiente R², fue InceptionTime, con un RMSE de 4,62 y un MAE de 2,36. El modelo de árbol de decisión obtuvo el mejor R² de 0,73.