Recommended citation: Martínez-González, Y.; Pérez-Alarcón, A., García-Cortez, D. A.; Fernández-Alvarez, J. C. (2021). Pronóstico mensual de precipitaciones en la cuenca Almendares - Vento empleando redes neuronales y modelos autorregresivos. In Procedings of The VII Congreso de Cambio Climático. La Habana, Cuba, 5-9 July 2021, ISBN 978-959-300-210-3. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.18092.39040 (Full Congress Memories at https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1bqucOmBWP3NiVyDp0bbRIP7sF93VfpR6).

Abstact

El pronóstico de precipitaciones es considerado de vital importancia para evaluar la disponibilidad de recursos hídricos en una cuenca. En esta contribución, varios métodos son analizados para pronosticar la precipitación mensual en la cuenca Almendares - Vento, Cuba. Son comparados modelos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA) y modelos basados en redes neuronales (red perceptrón multicapa - MLP, red neuronal convolucional - CNN y red de memoria a corto plazo  LSTM). Los resultados son contrastados con mediciones de estaciones pluviométricas del Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos - INRH. Para cada modelo fueron determinados el máximo error absoluto, el error sistemático (BIAS), la raíz media cuadrática de los errores, el coeficiente de correlación de Pearson y la eficiencia de Nash-Suttclife. Los resultados generados a partir de la capacidad predictiva de los modelos son prometedores y pueden ser ampliamente usados en este tipo de aplicaciones