Resumen

Sin duda, el primer paso en la gestión de un río es la modelización de la precipitación sobre la cuenca hidrográfica relacionada. Sin embargo, considerando la alta propiedad estocástica del proceso, muchos modelos todavía se están desarrollando para definir un fenómeno tan complejo en el campo de la ingeniería hidrológica. Recientemente, la red neuronal artificial (ANN, por sus siglas en inglés) como un interextrapolador no lineal es ampliamente utilizada por los hidrólogos para la modelización de la precipitación, así como en otros campos de la hidrología. En el presente estudio, se combinó el análisis de ondículas con la red neuronal artificial y finalmente se comparó con el sistema neurodifuso adaptativo para predecir la precipitación en la estación de Verayneh, Nahavand, Hamedan, Irán. Con este propósito, la serie temporal original se descompuso en múltiples subseries utilizando la teoría de ondículas. Luego, estas subseries se aplicaron como datos de entrada para la red neuronal

• Materias:Comportamiento sísmico Conexiones estructurales Corrosión de estructuras Resistencia del mortero Sistema de aislamiento
• Subjects:Seismic behavior Structural Connections Structural Corrosion Mortar strength Isolation system
• Palabras claves:Gestión de ríos; Modelado de precipitaciones; Red neuronal artificial; Ingeniería hidrológica; Análisis de ondas; Sistema neurodifuso adaptativo
• Keywords:River management; Precipitation modeling; Artificial neural network; Hydrologic engineering; Wavelet analysis; Adaptive neurofuzzy system