Se presentan diferentes modelos de redes funcionales orientados a pronóstico de niveles, que fueron aplicados en cuencas del
Gran Rosario. Las variables de entrada son precipitación y nivel vinculado a un tiempo t0 , mientras que la salida está dada
por niveles asociados a diferentes horizontes temporales tpi. A partir de los eventos observados, en promedio 10 tormentas
sobre 15 estaciones limnimétricas, se calculan las combinaciones posibles para constituir dos grupos: uno para aprendizaje y
otro para validación de la red. La evaluación de los modelos se efectúa por medio de distintos estadísticos, entre ellos:
diferencia máxima en el nivel pico (Dpico), coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NS) y raíz del error cuadrático
medio (RECM). Para los cuatro limnímetros presentados en este trabajo el valor de Dpico varía entre 0,04 m y 1,07 m, el
de NS varía entre 0,99 y 0,75 y el de RECM fluctúa entre 0,03 m y 0,32 m, para tiempos de pronóstico desde 15 minutos
hasta 6 horas respectivamente. Este tipo de modelos puede ser implementado en cualquier cuenca que posea datos de
precipitación y niveles. Los resultados obtenidos hasta el presente son favorables, demostrando la capacidad de “aprendizaje”
y simulación de eventos de estos modelos.