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Evaluación de la incertidumbre de los parámetros y su efecto sobre la incertidumbre predictiva de un Modelo Hidrológico Distribuido, mediante un algoritmo Markov Chain Monte Carlo de tipo adaptativo

Hernández López, Mario Ramón (Universitat Politècnica de València, 2014-03-10)

[ES] Los modelos hidrológicos suelen contener parámetros que no pueden ser determinados, mediante el empleo de medidas directas de los mismos en campo. El proceso de calibración del modelo, permite el ajuste de esos ...
Inferencia Bayesiana conjunta de modelos hidrológicos y modelos de error generalizados, para la evaluación de las incertidumbres predictiva y de los parámetros

Hernández López, Mario Ramón (Universitat Politècnica de València, 2017-11-07)

Over the years, the method of least squares (SLS) has been the method of inference commonly applied in hydrological modeling, although its hypotheses are not respected by the modeling errors. Awareness of the fact that the ...
Towards an Extension of the Model Conditional Processor: Predictive Uncertainty Quantification of Monthly Streamflow via Gaussian Mixture Models and Clusters

Romero-Cuellar, Jonathan; Gastulo-Tapia, Cristhian J.; Hernández-López, Mario R.; Prieto Sierra, Cristina; Francés, F. (MDPI AG, 2022-04)

[EN] This research develops an extension of the Model Conditional Processor (MCP), which merges clusters with Gaussian mixture models to offer an alternative solution to manage heteroscedastic errors. The new method is ...

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