A COMPARISION USING STATISTICAL AND MACHINE LEARNING METHODS FOR STREAMFLOW TIME SERIES

Autores/as

  • Lourdes Villavicencio
  • David Mendes
  • Felipe Monteiro
  • Lara Andrade
  • Cassia Silva

DOI:

https://doi.org/10.5380/abclima.v26i0.70245

Palabras clave:

Time-series analysis, Streamflow Forecasting, Neural Networks.

Resumen

This study was carried out in the Sibinacocha lake watershed in the Peruvian Andes. In this region the long-term meteorological data are scarce and there are few studies of flow forecasts. Based on this evidence, in this study we present the monthly flow simulation, using statistical models and data-oriented model, with the purpose of evaluating the performance of these methodologies. The results of the comparative statistical analyses indicated that the data-oriented models, specifically the Recurrent Neural Networks, provided great improvements over the other models applied, specifically the ability to capture the minimum and maximum monthly flow, resulting in excellent statistical values (R2=0.85, d=0.96), thus suggesting this methodology as a possible application for flow forecasts.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Descargas

Publicado

04/03/2021

Cómo citar

Villavicencio, L., Mendes, D., Monteiro, F., Andrade, L., & Silva, C. (2021). A COMPARISION USING STATISTICAL AND MACHINE LEARNING METHODS FOR STREAMFLOW TIME SERIES. Revista Brasileña De Climatología, 26. https://doi.org/10.5380/abclima.v26i0.70245

Número

Vol. 26 (2020)

Sección

Artigos

Licencia

A aprovação dos artigos implica a aceitação imediata e sem ônus de que a Revista Brasileira de Climatologia terá exclusividade na primeira publicação do artigo. Os autores continuarão, não obstante, a deter os direitos autorais. Os autores autorizam também que seus artigos sejam disponibilizados em todos os indexadores aos quais a revista está vinculada.

Os autores mantém seus direitos de publicação sem restrições

A Comissão Editorial não se responsabiliza pelos conceitos ou afirmações expressos nos trabalhos publicados, que são de inteira responsabilidade dos autores.

A Revista Brasileira de Climatologia oferece acesso livre imediato ao seu conteúdo, seguindo o entendimento de que disponibilizar gratuitamente o conhecimento científico ao público proporciona maior democratização do conhecimento e tende a produzir maior impacto dos artigos publicados. Os artigos publicados na revista são disponibilizados segundo a Licença Creative Commons CC-BY-NC 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/). Segundo essa licença é permitido acessar, distribuir e reutilizar os artigos para fins não comerciais desde que citados os autores e a fonte. Ao submeter artigos à Revista Brasileira de Climatologia, os autores concordam em tornar seus textos legalmente disponíveis segundo essa licença