Previsión de precipitaciones mediante redes neuronales
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Una predicción precisa de las precipitaciones es un problema difícil para los países dependientes de la agricultura, como India, para analizar la productividad de los cultivos, el uso de los recursos hídricos y la planificación previa de los recursos hídricos. Este libro aborda cuestiones relacionadas con la predicción de datos de precipitaciones diarias, mensuales y anuales mediante redes neuronales. Incorporamos varios modelos como ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), y Time Delay Neural Network (TDNN) técnicas para la predicción d...
Una predicción precisa de las precipitaciones es un problema difícil para los países dependientes de la agricultura, como India, para analizar la productividad de los cultivos, el uso de los recursos hídricos y la planificación previa de los recursos hídricos. Este libro aborda cuestiones relacionadas con la predicción de datos de precipitaciones diarias, mensuales y anuales mediante redes neuronales. Incorporamos varios modelos como ARIMA, Feed Forward Neural Network (FFNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), y Time Delay Neural Network (TDNN) técnicas para la predicción de precipitaciones. Todos los modelos se implementan utilizando el software MATLAB. El objetivo del libro es utilizar el Algoritmo Genético (AG) para optimizar los sesgos y pesos de la red neuronal. Los resultados del modelo ARIMA se comparan con los obtenidos utilizando tres modelos de red neuronal.
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