Se emplea un experimento con un modelo multitanque para simular la interacción río-agua subterránea bajo eventos de lluvia. Estos experimentos incluyen materiales gruesos y finos y eventos de lluvia de 45 y 65 mm/hora. Desarrollamos un modelo de tanque modificado para la estimación de la capa freática y los niveles del río en estos experimentos. El entrenamiento de los parámetros de nuestro modelo de tanque incluye dos algoritmos: (i) el modelo basado en el algoritmo de aprendizaje no incremental puede predecir la presión del agua de poros (PWP) en un talud y un río bajo un evento de lluvia de 65 mm/hr (material grueso) con una eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) = 0.427 y -0.909 y (ii) el modelo basado en el algoritmo de aprendizaje incremental puede predecir la PWP en un talud y un río con NSE = 0.994 y 0.995. A continuación, se reprodujo la interacción río-agua subterránea mediante un caso numérico. Los resultados del método determinista del caso numérico y del método optimizado del modelo de tanque modificado coincidieron bien.
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