Predicción de avenidas mediante la teoría de los subconjuntos borrosos

Abstract

Se discuten las bases matemáticas fundamentales de la modelación borrosa en términos de la función de membresía. Se presenta un modelo para la predicción de avenidas a tiempo real a partir de inferencias borrosas y bajo la hipótesis de que la información disponible es escasa. Para construir el modelo, el problema es dividido en tres etapas. En la primera de ellas, se infiere el tiempo pico a partir del gasto base inicial. En una segunda etapa se determina el gasto pico. Finalmente, se infieren las restantes variables temporales que dan forma al hidrograma de la avenida a partir de una correlación lineal ordinaria. Se discute la mejora sustancial de la respuesta del modelo al agregar nueva información. La metodología propuesta se aplica exitosamente al registro de avenidas máximas en la estación Huites, México. Los resultados obtenidos son muy satisfactorios.