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.
