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MODELO AUTORREGRESIVO BILINEAL APLICADO A LA PREDICCIóN MENSUAL DE CAUDALES EN COLOMBIA

机译:双线性自回归模型应用于哥伦比亚河水流量的月度预测

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摘要

Se aplica un modelo estocástico bilineal, el cual inicialmente es propuesto para análisis de retornos financieros y otros sistemas complejos combinando la alta no linealidad y multiplicidad del ruido. Este modelo, por su carácter aleatorio, no tiene componente determinística que permita considerar la persistencia de los caudales en una aplicación a la Hidrología. Por lo tanto, se propone el acoplamiento entre la parte determinística de un modelo autorregresivo de orden 2 y el modelo estocástico bilineal como componente aleatorio, y se obtiene un modelo autorregresivo bilineal (MAB). El MAB se empleó para la predicción de caudales en ventanas de 3, 6 y 12 meses en 12 ríos de Colombia de diferentes regiones del país. El MAB tiene una estructura simple y muestra una mejora sustancial en la disminución de los errores para los caudales máximos y mínimos en el período de validación respecto de los modelos estocásticos tradicionales.
机译:应用了双线性随机模型,最初提出该模型用于分析财务回报率以及其他包含高非线性和噪声多样性的复杂系统。由于其随机性,该模型没有确定性组件,该组件无法考虑水文应用程序中流量的持续性。因此,提出了阶次为2的自回归模型的确定性部分与双线性随机模型之间的耦合作为随机分量,并获得了双线性自回归模型(BAM)。 MAB用于预测哥伦比亚不同地区的12条河流在3、6和12个月窗内的流量。与传统的随机模型相比,MAB具有简单的结构,并且在验证期间最大和最小流量的减少方面显示出了显着的改进。

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