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Tutorial de Completación de Datos Hidrológicos con Inteligencia Artificial en Python - Keras
Tutorial rápido para llenar los datos faltantes de precipitación con redes neuronales utilizando la biblioteca Scikit Neural Network en Python .
Este tutorial contiene :
- Importación de datos de precipitación para Pandas
- Creación de una Dataframe única en Pandas
- Construcción de una red neuronal
- Comparación de valores observados y previstos para Est 2 : 2015-01-12 : 2015-03-31
- Predicción de datos faltantes en 23/11/2014 : 11/01/2015
Video
Datos
Link de datos para este tutorial:
https://github.com/SaulMontoya/How-to-Fill-Missing-Precipitation-Data-with-Neural-Networks-in-Python
FloPy es la librerìa de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW; esta librería se ha mejorado para proporcionar un soporte completo de MODFLOW 6 y la mayor parte de su desarrollo está relacionado con la funcionalidad de MODFLOW 6, herramientas para usar datos espaciales vectoriales, rasters y funcionalidades comunes de ploteo y exportación.
Python es un lenguaje de programación sencillo y potente; su simplicidad es notable en comparación con otros lenguajes de programación y su potencia se basa en la cantidad de herramientas disponibles para las diferentes áreas de estudio.
Hemos desarrollado un programa completo en modelamiento de aguas subterráneas con MODFLOW y FloPy que abarca desde los temas esenciales en Python hasta casos aplicados de modelamiento regional e intrusión marina. El programa está diseñado para brindarle al estudiante un enfoque metodológico para aprender FloPy basado en una serie de ejemplos aplicados junto con las opiniones/experiencias del profesor y la revisión del software.