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
oai:riaa-tecno.unca.edu.ar:123456789/895
Acceder
id RIAAUNCA_357d87e7df754e5d908ce8c4f35a850b
oai_identifier_str oai:riaa-tecno.unca.edu.ar:123456789/895
network_acronym_str RIAAUNCA
repository_id_str
network_name_str Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)
spelling Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de CatamarcaPucheta, Julián AntonioSalas, Carlos A.Herrera, MartínArrieta, FernandoPatiño, H. DanielRodríguez Rivero, Cristianpronóstico de series temporalesmodelos dinámicospredicción de series temporalessimulación Monte CarloFil: 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; ArgentinaFil: 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.Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería.Quinteros, Ricardo Daniel2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf1853-6662https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/895Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA 8reponame:Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)instname:Universidad Nacional de Catamarcaspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/https://ing.unsa.edu.ar/docs/ifinoa/Revista_CODINOA_2022_Edicion_8.pdfARGinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es2025-10-23T11:20:28Zoai:riaa-tecno.unca.edu.ar:123456789/895instacron:UNCAInstitucionalhttps://riaa-tecno.unca.edu.arUniversidad públicahttps://www.unca.edu.ar/https://riaa-tecno.unca.edu.ar/oai/snrdvanesadoria@tecno.unca.edu.arArgentinaopendoar:2025-10-23 11:20:28.308Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA) - Universidad Nacional de Catamarcafalse
dc.title.none.fl_str_mv Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
title Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
spellingShingle Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
Pucheta, Julián Antonio
pronóstico de series temporales
modelos dinámicos
predicción de series temporales
simulación Monte Carlo
title_short Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
title_full Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
title_fullStr Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
title_full_unstemmed Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
title_sort Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca
dc.creator.none.fl_str_mv Pucheta, Julián Antonio
Salas, Carlos A.
Herrera, Martín
Arrieta, Fernando
Patiño, H. Daniel
Rodríguez Rivero, Cristian
author Pucheta, Julián Antonio
author_facet Pucheta, Julián Antonio
Salas, Carlos A.
Herrera, Martín
Arrieta, Fernando
Patiño, H. Daniel
Rodríguez Rivero, Cristian
author_role author
author2 Salas, Carlos A.
Herrera, Martín
Arrieta, Fernando
Patiño, H. Daniel
Rodríguez Rivero, Cristian
author2_role author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv pronóstico de series temporales
modelos dinámicos
predicción de series temporales
simulación Monte Carlo
topic pronóstico de series temporales
modelos dinámicos
predicción de series temporales
simulación Monte Carlo
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
description Fil: Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica; Argentina.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/article
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
status_str publishedVersion
format article
dc.identifier.none.fl_str_mv 1853-6662
https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/895
identifier_str_mv 1853-6662
url https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/895
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/https://ing.unsa.edu.ar/docs/ifinoa/Revista_CODINOA_2022_Edicion_8.pdf
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv ARG
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería.
Quinteros, Ricardo Daniel
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería.
Quinteros, Ricardo Daniel
dc.source.none.fl_str_mv Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA 8
reponame:Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)
instname:Universidad Nacional de Catamarca
reponame_str Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)
collection Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA)
instname_str Universidad Nacional de Catamarca
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de Acceso Abierto (UNCA) - Universidad Nacional de Catamarca
repository.mail.fl_str_mv vanesadoria@tecno.unca.edu.ar
_version_ 1846789603553443840
score 12.471625

Publicaciones similares