Resumen

La predicción precisa y confiable del escurrimiento hidrológico juega un papel significativo en la gestión óptima de los recursos de energía hidroeléctrica. Sin embargo, el escurrimiento hidrológico prácticamente posee una dinámica no lineal, y la construcción de modelos apropiados de predicción de escurrimiento para lidiar con la no linealidad es una tarea desafiante. Para superar esta dificultad, este documento propone un modelo híbrido novedoso de tres etapas, denominado CVS (CEEMDAN-VMD-SVM), acoplando la máquina de vectores de soporte (SVM) con una metodología de descomposición de señales de dos etapas, combinando la descomposición empírica de ensamble completa con ruido aditivo (CEEMDAN) y la descomposición de modo variacional (VMD), para obtener información inclusiva de la serie temporal de escurrimiento. Se tomaron datos de escurrimiento hidrológico del río Swat, Pakistán, de 196

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Hidrológico; Predicción de escorrentía; Modelo híbrido; CEEMDAN-VMD-SVM; Máquina de vectores de soporte; Río Swat
• Keywords:Hydrological; Runoff prediction; Hybrid model; CEEMDAN-VMD-SVM; Support vector machine; Swat River