Los Generadores de Tiempo son modelos estoc asticos que permiten generar series de ındices clim aticos que se corresponden con las caracter ısticas del clima actual. En esta tesis se explorar a el potencial de las redes neuronales para dise nar una nueva generaci on de generadores de tiempo.En primer lugar, se utilizaron Perceptrones Multicapa para construir un generador de precipitaciones diarias en dos etapas que pueda ser aplicado a distintos regimenes clim aticos y que corrija los problemas m as comunes que presentan estos generadores. Al compararlo con el modelo de Markov para la ocurrencia de d ıas de lluvia, el modelo represent o adecuadamente la media y la desviaci on est andar de la cantidad de d ıas de lluvia por mes y mejor o significativamente la simulaci on de per ıodos secos y lluviosos largos. Luego, al compararlo con las tres funciones param etricas (Gamma, Weibull y Doble Exponencial) utilizadas usualmente para ajustar la distribuci on de precipitaciones, se obtuvo un mejor ajuste de la distribuci on y se mejor o la simulaci on de cantidades extremas y la desviaci on est andar interanual.
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