Resumen

Se ha propuesto una nueva arquitectura para el modelo de enrutamiento de inundaciones y su eficiencia se ha validado en varios problemas mediante el uso de máquinas de vectores de soporte. La arquitectura está diseñada incluyendo las entradas y los caudales observados y calculados de la salida del paso de tiempo anterior. Todos los datos observados se han utilizado para determinar los parámetros del modelo en los métodos heurísticos dados en la literatura, lo cual constituye la principal desventaja de los enfoques existentes. Además, usar todos los datos para el entrenamiento puede provocar un problema de sobreentrenamiento que causa un ajuste excesivo de las estimaciones y los datos. Por lo tanto, en este estudio, se selecciona aleatoriamente el 60-90% de los datos para el entrenamiento y luego se utilizan los datos restantes para la validación. Para tener en cuenta los efectos de los errores de medición, los datos se corrompen con un ruido aditivo. Los resultados muestran que la arquitectura propuesta mejora el rendimiento del modelo en condiciones de datos

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Arquitectura novedosa; Modelo de enrutamiento de inundaciones; Máquinas de vectores de soporte; Parámetros del modelo; Problema de sobreentrenamiento; Errores de medición
• Keywords:Novel architecture; Flood routing model; Support vector machines; Model parameters; Overtraining problem; Measurement errors