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

• Main Authors: Juan David Cadavid, Luis Fernando Carvajal
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad de Medellín 2013-12-01
• Series: Revista Ingenierías Universidad de Medellín
• Subjects: Modelación estocástica; modelo autorregresivo bilineal; predicción de caudales
• Online Access: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-33242013000200003&lng=en&tlng=en

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.