Estimados suscriptores, esta vez les comparto un Código fuente simple sobre redes neuronales en hidrología con Python, con modelos de:
regresión lineal, regresión de bucle, regresión pico, regresión del árbol de decisión, Regresor de amplificación de gradiente, Retornador del bosque aleatorio y Retornante Ada Boost.
Los archivos a continuación se basan en estudios bibliográficos y en mi propia experiencia personal. Espero que esto ayude a abordar las preocupaciones de los estudiantes sobre las redes neuronales artificiales y les ayude a encontrar información.
Descarga el código fuente y otros: https://bit.ly/2ZbqpQR
Archivo .csv: https://bit.ly/332OSZR
Presentación: https://bit.ly/2ZaONSD
Descripción del código: https://bit.ly/330HxtO
.Py código fuente: https://bit.ly/3jP1Dhj
Código fuente en .ipynb: https://bit.ly/3lRAHzo
Los datos simulados se obtienen usando una función de transferencia de convolución discreta, pasando hidrológicamente a través del hietograma en exceso hasta que se obtiene el hidrograma de flujo.
📘 Libro de Hidráulica de Canales – Robert Marlindo Ramírez Quispe (UNH)
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