Generadores de tiempo basados en redes neuronales - Martínez, Fernando Luis (2005)
Los Generadores de Tiempo son modelos estocasticos que permiten generar series deíndices climáticos que se corresponden con las características del clima actual. En esta tesis se explorara el potencial de las redes neuronales para disenar 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 climaticos y que corrija los problemas mas comunes que presentan estos generadores. Al compararlo con el modelo de Markov para la ocurrencia de días de lluvia, el modelo represento adecuadamente la media y la desviación estándar de la cantidad de días de lluvia por mes y mejoro significativamente la simulación de períodos secos y lluviosos largos. Luego, al compararlo con las tres funciones parametricas (Gamma, Weibull y Doble Exponencial) utilizadas usualmente para ajustar la distribucion de precipitaciones, se obtuvo un mejor ajuste de la distribucion y se mejoró la simulación de cantidades extremas y la desviación estándar interanual. ´ En segundo lugar, se utilizaron Redes Recurrentes Simples para construir un generador de temperatura diarias, basado en el modelo de Richardson, que se adapte a las características de distintos tipos de climas. El modelo logro ajustar adecuadamente la distribución de las series de temperatura y, en general, reprodujo aceptablemente la correlacion temporal de los valores observados. Estos resultados fueron obtenidos usando 19 estaciones meteorologicas en Argentina y confirmados para estaciones en EEUU,Europa y los Tropicos