Resumen

Las estimaciones precisas del caudal son esenciales para la planificación y la toma de decisiones de muchas actividades de desarrollo relacionadas con los recursos hídricos. La modelización hidrológica es una técnica frecuentemente adoptada y madura para simular el caudal en comparación con los modelos basados en datos, como las redes neuronales artificiales (ANNs). Además, el uso de ANNs es mínimo para simular el caudal en el contexto de Sri Lanka. Por lo tanto, este estudio presenta una intercomparación entre las estimaciones de caudal de la modelización hidrológica convencional y el análisis de ANN para la cuenca del río Seethawaka, ubicada en la parte alta de la cuenca del río Kelani, en Sri Lanka. El modelo hidrológico se desarrolló utilizando el Sistema de Modelización Hidrológica del Centro de Ingeniería Hidrológica (HEC-HMS), mientras que el modelo ANN basado en datos se desarrolló en MATLAB. Se utilizaron datos de lluvia y caudales para el período 2003-2010.

• Materias:Anillos Modelos dinámicos Teoría de grupos Variedades de curvas Ecuación diferencial
• Subjects:Rings Dynamic models Group theory Varieties of curves Differential Equation
• Palabras claves:Estimaciones de caudal; Modelado hidrológico; Redes neuronales artificiales; Sri Lanka; Cuenca del río Seethawaka; HEC-HMS
• Keywords:Streamflow estimations; Hydrological modelling; Artificial neural networks; Sri Lanka; Seethawaka River Basin; HEC-HMS