Revision bibliografica

EJEMPLO DE REVISION BIBLIOGRAFICA
Una red neuronal artificial para modelar la evolución de las precipitaciones
atmosféricas
La Asamblea General de las Naciones Unidas declaró los años 90 comoDécada
Internacional para la Reducción de Desastres Naturales, con el propósito de informar
sobre la predicción, prevención y mitigación de desastres naturales (WMO 1992).
Destaca en este programa eldesarrollo de sistemas de predicción de inundaciones. Estos
sistemas han evolucionado mediante avances en la modelización (Wood y O’Connell
1985; O’Connell 1991; Lamberti y Pilati 1996), lainstalación de telemetría y equipos
de visualización de campo en lugares críticos de la red de drenaje (Alexander 1991), el
uso de satélites y radares en la localización de lluvias torrenciales ( Collier1991), y
mediante el ajuste de los sucesivos modelos y datos de precipitaciones (Georgakakos y
Foufoulageorgious 1991; Franchini et al. 1996); sin embargo, en la práctica, los
sistemas de predicción deinundaciones en tiempo real dependen a menudo de la
integración eficiente de todas estas actividades por separado (Douglas y Doxon 1987).
Bajo los auspicios de la Organización Mundial deMeteorología (1992) se ha
desarrollado una serie de proyectos para comparar las características y rendimiento de
varios modelos operativos y la actualización de sus procedimientos. De una
comparación recienteentre ellos se concluye la necesidad de contar con modelos más
robustos de simulación para conseguir mejores resultados en períodos de tiempo más
largos, incluso cuando van acompañados por unprocedimiento de actualización
eficiente.
El atractivo del uso de las redes neuronales artificiales (RNA) para la predicción
de inundaciones es triple. Primero, las RNA representan cualquier funciónarbitraria no
lineal mediante un entrenamiento lo suficientemente complejo de la red. Segundo, las
RNA pueden encontrar relaciones entre diferentes muestras de entrada y, si es
necesario, pueden...