Calvo, D.2021-11-202021-11-202005-05https://repositorio.ina.gob.ar/handle/123456789/261Fil: Calvo, D. Ministerio de Economía. Secretaría de Obras Públicas. Instituto Nacional del Agua. Subgerencia Servicios Hidrológicos. Programa Generación de Información Básica y Cartografía Temática; Argentina.El presente trabajo propone una aplicación de modelos de redes neuronales en hidrología, y su comparación con modelación clásica ARIMA estacional. La importancia de la estación de medición elegida es que integra el comportamiento hidrológico del Pantanal y la alta cuenca y determina el ingreso de caudales a la cuenca media. El método de modelación aplicado combina algunas técnicas del análisis de series de tiempo (propias de los modelos ARIMA univariados y de función de transferencia), con los métodos propios del diseño de modelos de redes neuronales. Con esta metodología se proponen modelos neuronales capaces de aceptar como entrada tanto datos de precipitación como datos de altura hidrométrica; esta alternativa de modelación resulta especialmente apta para manejar no linealidades involucradas en los procesos bajo estudio. Los resultados obtenidos son comparables a los obtenidos con los clásicos ARIMA univariados, y conducen a profundizar la aplicación de la metodología de modelación neuronal en la medida en que se disponga de una mayor cantidad de datos de estimación satelital de la precipitación media areal.eshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Modelación matemáticaHidrometríaDatos climáticosDocumento de conferencia