Uso de modelos basados en redes neuronales recurrentes para el pronóstico de temperatura media mensual en Argentina

Autores
Oliveri, Paula Carolina; González, Marcela
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Diferentes tipos de redes neuronales como perceptrón multicapa (MLP), redes neuronales recurrentes (RNN), long short-term memory (LSTM), redes neuronales convolucionales (CNN), etc., se han empleado en los últimos años para diseñar modelos de pronóstico de temperatura media en distintas escalas, con resultados muy prometedores (Tran et al., 2021). Dada la importancia de la predicción de la temperatura media, variable que afecta el consumo energético (Gil et al., 2005), durante el presente trabajo fueron desarrollados modelos de pronóstico para esta variable en escala mensual. Dichos modelos estuvieron basados en LSTMs y combinaciones de éstas con otros tipos de RNNs y con CNNs, para cinco estaciones meteorológicas de distintas regiones de Argentina.
Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas
Materia
Meteorología
Pronóstico estacional
LSTMs
Redes neuronales convolucionales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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