Comparación de modelos físicos y de inteligencia artificial para predicción de niveles de inundación

Luis M. Agudelo Otálora, William D. Moscoso Barrera, Luis A. Paipa Galeano, Catalina Mesa Sciarrotta

Resumen


La hidrología ha utilizado métodos tradicionales para pronosticar niveles de inundación. Sin embargo, éstos pueden generar problemas de precisión, causados por el comportamiento no lineal de las inundaciones y las limitaciones al no incluir todas las variables, como flujo, y nivel de agua y precipitación. En consecuencia, algunos científicos comenzaron a utilizar métodos no convencionales basados en modelos de inteligencia artificial, pronosticando las inundaciones de manera más precisa y rigurosa. Este artículo presenta una comparación de un modelo de tránsito de flujo unidimensional desarrollado en HEC-RAS y un modelo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales artificiales, desarrollado en MatLab, para predecir inundaciones. El análisis de los resultados se llevó a cabo utilizando seis indicadores estadísticos: error absoluto medio (MAE, por su nombre en inglés); error cuadrático medio (MSE); error medio porcentual absoluto (MAPE, por su nombre en inglés); raíz cuadrada de la MSE; coeficiente de correlación de Pearson (CC, por su nombre en inglés), y coeficiente de correlación de concordancia (ρc, por su nombre en inglés). Además, el coeficiente de eficiencia se calculó empleando una herramienta virtual llamada Hydrotest. A partir del análisis se observó en los modelos de pronóstico que el uso de redes neuronales tiene resultados precisos, dada su cercanía con los datos reales: MAPE, entre 11.95 y 12.51; CC, entre 0.90 y 0.92; ρc, entre 0.84 y 0.87, y finalmente un CE más grande que 0.8. El estudio se realizó en una sección de las partes altas del río Bogotá, en Colombia, entre las estaciones hidrológicas de puente Florencia y Tocancipá. Los datos de flujo fueron tomados por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR) de septiembre de 2009 a octubre de 2013.


Palabras clave


redes neuronales, HEC-RAS, modelo físico, modelo inteligente, pronóstico de inundaciones

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DOI: https://doi.org/10.24850/j-tyca-2018-04-09