Redes Neuronales en Hidrología con Python

Queridos seguidores, esta vez les comparto un Código fuente simple sobre Redes Neuronales en Hidrología con Python, con los modelos de: 

Regresión Lineal, Regresión de Lasso, Regresión de Ridge, Decision Tree Regressor, Gradient Boosting Regressor, Random Forest Regressor y Ada Boost Regressor.

Los archivos a continuación están basados en estudios bibliográficos y en mi propia experiencia personal, espero que ayude a responder inquietud de los estudiantes respecto a las redes Neuronales artificiales , y les sirva de ayuda a la hora de encontrar información.

📥  Descargar 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

📥  Código fuente .py: https://bit.ly/3jP1Dhj

📥   Código fuente en .ipynb: https://bit.ly/3lRAHzo

 

Los datos simulados se obtienen mediante una función de trasferencia con convolución discreta, transitando hidrológicamente el hietograma de exceso hasta obtener el hidrograma de escorrentía.

 

📘  Libro de Hidráulica de Canales – Robert Marlindo Ramirez Quispe (UNH)

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Ingeniero Civil Universidad Nacional de Huancavelica. Maestrando de Ingeniería Hidráulica Universidad Nacional de Ingeniería Lima - Perú. Consultor y asesor de Ingeniería hidráulica e Hidrológica.

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