Resumen

La precisión de la estimación de tormentas de diseño depende de la selección de un modelo de distribución de probabilidad apropiado (PDM) y técnicas de estimación de parámetros. Generalmente, los parámetros estimados para los PDM se proporcionan basados en el método de momentos, momentos ponderados por probabilidad y máxima verosimilitud (ML). Los resultados utilizando ML son más confiables que los otros métodos. Sin embargo, ML es más laborioso que los otros métodos porque se debe utilizar una solución numérica iterativa. Mientras tanto, se han desarrollado enfoques metaheurísticos para resolver varios problemas de ingeniería. Varios estudios se centran en el uso de enfoques metaheurísticos para la estimación de variables hidrometeorológicas. Los enfoques metaheurísticos aplicados ofrecen soluciones confiables pero utilizan más tiempo de computación que los métodos basados en derivadas. Por lo tanto, el propósito del estudio actual es mejorar la estimación de parámetros de PDM para tormentas de diseño utilizando un enfoque metaheurístico rec

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Estimación de tormentas de diseño; Modelo de distribución de probabilidad; Técnicas de estimación de parámetros; Máxima verosimilitud; Enfoques metaheurísticos; Búsqueda de armonía
• Keywords:Design storm estimation; Probability distribution model; Parameter estimation techniques; Maximum likelihood; Metaheuristic approaches; Harmony search