Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca

Autores
Pucheta, Julián Antonio; Salas, Carlos A.; Herrera, Martín; Arrieta, Fernando; Patiño, H. Daniel; Rodríguez Rivero, Cristian
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica; Argentina.
Fil: Salas, Carlos A.. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas; Argentina.
Fil: Herrera, Martín. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas; Argentina.
Fil: Arrieta, Fernando. Universidad Austral; Argentina
Fil: Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina.
Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Cardiff Metropolitan University. Cardiff School of Technologies; Reino Unido.
En la Región de la ciudad de San Fernando del Valle de Catamarca hay una serie de antecedentes de eventos climáticos severos que han quedado registradas por sus impactos negativos en la sociedad. Desde la disciplina de control automático se trata de proponer una solución al hecho de estar alerta y prever acciones que mitiguen los daños mediante un sistema de modelado de procesos dinámicos. Se han generado diversas soluciones al modelado de procesos climáticos partiendo de series temporales de valores de lluvia, y se proponen algoritmos de ajuste, validación y prueba para el caso particular del Valle de Catamarca. Se emplea la serie de Mackey Glass para realizar el diseño preliminar, y luego las series de lluvia obtenidas desde una central meteorológica. Se diseñaron algoritmos basados en modelos dinámicos lineales, ya que evidencian un buen desempeño para realizar extrapolaciones con simulación de Monte Carlo que emplea ruidos de distribución gaussiana, gamma y Poisson. Se muestran resultados de predicción para las series de Mackey Glass 17 y 30 con horizonte de predicción de 24 pasos adelante, y para predicción de series de lluvia con horizonte de predicción de cuatro días. Se detallan las simulaciones Monte Carlo en cada caso.
Fuente
Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA 8
Materia
pronóstico de series temporales
modelos dinámicos
predicción de series temporales
simulación Monte Carlo
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
Repositorio
Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)
Institución
Universidad Nacional de Catamarca
OAI Identificador
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