HIDROCL: MODELO DE PRONÓSTICO DE CAUDALES BASADO EN MACHINE LEARNING

Ana Maria Cordova Leal; Álvarez, Pablo; Rodrigo Salas; Reyes, Héctor Fabián

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Fecha de publicación: 2022
Objetivos: Diseñar e implementar un modelo de pronóstico a cinco días de caudales medios y máximos diarios (HidroCL), basado en el entrenamiento conjunto de machine learning y validado en las distintas regiones naturales de Chile, como una herramienta de apoyo para la gestión hídrica y el manejo de eventos ext
Instrumento: FONDEF
Año de Inicio/Término: 2022-2023
Financiamiento/Sponsor: CONICYT
Rol del Usuario: DIRECTOR(A) ALTERNO(A)
DOI:

ID21I10093