Recientes avances en la estimación de la evapotranspiración utilizando enfoques de inteligencia artificial con un enfoque en técnicas de hibridación: una revisión
Autores: Chia, Min Yan; Huang, Yuk Feng; Koo, Chai Hoon; Fung, Kit Fai
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Recientes avances en la estimación de la evapotranspiración utilizando enfoques de inteligencia artificial con un enfoque en técnicas de hibridación: una revisión
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Dificultades
Procesos hidrológicos
Evapotranspiración
Modelos de inteligencia artificial
Parámetros climáticos
Modelos híbridos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
Se enfrentan dificultades al formular procesos hidrológicos, incluido el de la evapotranspiración (ET). Los métodos empíricos convencionales para formular estos procesos poseen algunas deficiencias. El enfoque de inteligencia artificial emerge como la mejor solución posible para mapear las relaciones entre los parámetros climáticos y la ET, incluso con un conocimiento limitado de las interacciones entre variables. Esta revisión presenta la aplicación de vanguardia de modelos de inteligencia artificial en la estimación de la ET, junto con diferentes tipos y fuentes de datos.
Descripción
Se enfrentan dificultades al formular procesos hidrológicos, incluido el de la evapotranspiración (ET). Los métodos empíricos convencionales para formular estos procesos poseen algunas deficiencias. El enfoque de inteligencia artificial emerge como la mejor solución posible para mapear las relaciones entre los parámetros climáticos y la ET, incluso con un conocimiento limitado de las interacciones entre variables. Esta revisión presenta la aplicación de vanguardia de modelos de inteligencia artificial en la estimación de la ET, junto con diferentes tipos y fuentes de datos.