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Rainfall-runoff modelling using genetic programming

机译：利用遗传程序设计降雨径流

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This paper presents the application of genetic programming to the generation of models to assess the total runoff of a basin starting from the total rainfall in it and using data recorded in a sub-basin at the valley of Mexico (the Mixcoac sub-basin to the west of Mexico City). The modelling process is developed contrasting two types of models with different complexity degree: (1) a nonlinear model whose complexity is resolved using multi-objective optimization and (2) a nonlinear model with a given structure obtained by means of a physical interpretation of the dynamics of the direct and the base flow. Data from two storms (rainfall and runoff), one in 1997 and another in 1998, were used in testing the models. First, the storm in 1997 was used for the calibration step and that in 1998 for the validation step. Afterwards, the order was reversed. An interpretation of the results, focused on the applicability and possible improvement of the models in forecasting runoff, is made through their discussion and is summarized in the conclusions.
机译：本文介绍了遗传程序设计在模型生成中的应用，以从盆地中的总降雨开始，并使用记录在墨西哥谷子盆地（Mixcoac子盆地至墨西哥盆地）中的数据来评估盆地的总径流量。墨西哥城以西）。建立了建模过程，对比了两种具有不同复杂程度的模型：（1）非线性模型，其复杂性可以通过多目标优化来解决；（2）非线性模型，其具有通过对模型进行物理解释而获得的给定结构直接流量和基本流量的动态变化。测试模型使用了两次风暴（降雨和径流）的数据，一次是在1997年，另一次是在1998年。首先，1997年的风暴用于校准步骤，1998年的风暴用于验证步骤。之后，顺序被颠倒了。通过讨论，对结果进行了解释，重点是模型在预测径流中的适用性和可能的​​改进。

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