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

Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pucheta, Julián Antonio, Salas, Carlos A., Herrera, Martín, Arrieta, Fernando, Patiño, H. Daniel, Rodríguez Rivero, Cristian
Formato: Artículo Publicado article
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. 2023
Materias:
pronóstico de series temporales
modelos dinámicos
predicción de series temporales
simulación Monte Carlo
Acceso en línea:https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/895
Aporte de:
RIAA - Repositorio Institucional de Acceso Abierto (FTyCA-UNCA) de Universidad Nacional de Catamarca
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spelling I80-R217-123456789-8952024-10-23T00:11:23Z Pronóstico de series temporales aplicada a la predicción de eventos climáticos severos para la Región del Valle de Catamarca Pucheta, Julián Antonio Salas, Carlos A. Herrera, Martín Arrieta, Fernando Patiño, H. Daniel Rodríguez Rivero, Cristian pronóstico de series temporales modelos dinámicos predicción de series temporales simulación Monte Carlo Pucheta, Julián Antonio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Electrónica; Argentina. Salas, Carlos A.. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas; Argentina. Herrera, Martín. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas; Argentina. Arrieta, Fernando. Universidad Austral; Argentina Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina. 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. 2023-12-06T13:23:05Z 2023-12-06T13:23:05Z 2023 Artículo Publicado article 1853-6662 https://riaa-tecno.unca.edu.ar/handle/123456789/895 spa https://ing.unsa.edu.ar/docs/ifinoa/Revista_CODINOA_2022_Edicion_8.pdf Acceso Abierto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es application/pdf ARG Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ingeniería. Quinteros, Ricardo Daniel Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA 8
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