Please use this identifier to cite or link to this item: http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1058
Title: Predicción de caudal afluente del río Acaray utilizando series temporales.
Authors: López Sanabria, Mario David
Marín Fernández, Jorge Darío
Barrientos Mujica, Luis Germán
Keywords: Predicción de caudales
Series Temporales
Descomposición estacional de series temporales por Loess
Issue Date: 2019
Publisher: Facultad Politécnica - Universidad Nacional del Este
Abstract: Las predicciones del comportamiento futuro del caudal del río Acaray para la Central Hidroeléctrica Acaray (CHA), es una variable que puede ser analizada con fines de planificación de la producción de dicha central hidroeléctrica. La serie histórica de caudales originadas por el comportamiento natural del río tienen un desarrollo particular, dado que posee tendencia y componente estacional propio. En este trabajo de investigación fueron realizados análisis y predicciones de caudales afluentes, utilizando series temporales por métodos estocásticos que permitieron predecir el futuro comportamiento de la serie basado en el conocimiento de eventos anteriores. Para poder realizar la predicción se recurrió al software informático de programación RStudio, el cual consiste en una herramienta dedicada a la computación estadística y generación de gráficos, pudiendo así realizar la predicción del caudal afluente del río Acaray. Para tal efecto, fueron utilizados dos modelos; el modelo autorregresivo integrado de promedio móvil (ARIMA), y el modelo de Descomposición estacional de series temporales por Loess (STL). Al realizar una comparación entre ambos modelos, dio como resultado la elección del segundo modelo, debido que se ajusta mejor a los datos del caudal con que se cuenta.
URI: http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/1058
Appears in Collections:2019-2020

Files in This Item:
There are no files associated with this item.


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.