Estimating missing data in historic series of global radiation through neural network algorithms
En el tratamiento de datos de series de tiempo meteorológicas se encuentran problemas de datos incompletos en algunos intervalos de tiempo; el problema se aborda comúnmente utilizando el modelo auto-regresivo de media móvil (ARIMA) o el método por análisis de regresión (interpolación), ambos con cie...
- Autores:
-
Acevedo, Franklin García
Becerra, Erney Castro
Peñaranda, Diego Parra
Vega, Alejandro Vásquez
Serrano, Juan Rojas
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad ICESI
- Repositorio:
- Repositorio ICESI
- Idioma:
- eng
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- OAI Identifier:
- oai:repository.icesi.edu.co:10906/81508
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10906/81508
http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/2239
https://doi.org/10.18046/syt.v14i37.2239
- Palabra clave:
- Redes neuronales
Software
Datos
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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Acevedo, Franklin GarcíaBecerra, Erney CastroPeñaranda, Diego ParraVega, Alejandro VásquezSerrano, Juan Rojas2017-05-27T02:23:02Z2017-05-27T02:23:02Z2016-04-011692-5238http://hdl.handle.net/10906/81508http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/2239https://doi.org/10.18046/syt.v14i37.2239instname: Universidad Icesireponame: Biblioteca Digitalrepourl: https://repository.icesi.edu.co/En el tratamiento de datos de series de tiempo meteorológicas se encuentran problemas de datos incompletos en algunos intervalos de tiempo; el problema se aborda comúnmente utilizando el modelo auto-regresivo de media móvil (ARIMA) o el método por análisis de regresión (interpolación), ambos con ciertas limitaciones en condiciones particulares. En este documento se reportan los resultados de una investigación dirigida a resolver el problema utilizando redes neuronales. Se presenta el análisis efectuado a una serie histórica de radiación global obtenida en la Universidad Francisco de Paula Santander (Cúcuta, Colombia), con base en los datos registrados por su estación meteorológica, a partir de una serie de estudio de diez años (125.658 registros de temperatura, radiación y energía), con 9.98% datos faltantes. Los datos fueron debidamente depurados y completados mediante algoritmos de redes neuronales tipo backpropagation usando el software matemático MATLAB.In data processing time series of meteorological data problems, you are incomplete in some time intervals; it addresses the issue commonly using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) or the method by regression analysis (interpolation), both with certain limitations under particular conditions. This paper presents the results of an investigation aimed at solving the problem using neural networks reported. The analysis of a time series of global radiation obtained at the Francisco de Paula Santander University (UFPS) is presented, with basis in the recorded data by the weather station attached to the Department of Fluids and Thermals. Having a series of ten-year study for 125,658 records of temperature, radiation and energy with a percentage of 9.98 missing data, which were duly cleared and completed by a neural network using algorithms backpropagation in the mathematical software MATLAB.engspaEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos. Toda persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electrónico podrá copiar apartes del texto citando siempre las fuentes, es decir el título del trabajo y el autor.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Redes neuronalesSoftwareDatosEstimating missing data in historic series of global radiation through neural network algorithmsinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Artículoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a8514ORIGINALdocumento.htmldocumento.htmltext/html292http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/81508/1/documento.html1bdb36b579c630d6b364d59b6801ebc0MD5110906/81508oai:repository.icesi.edu.co:10906/815082020-05-19 15:01:04.593Biblioteca Digital - Universidad icesicdcriollo@icesi.edu.co |
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En el tratamiento de datos de series de tiempo meteorológicas se encuentran problemas de datos incompletos en algunos intervalos de tiempo; el problema se aborda comúnmente utilizando el modelo auto-regresivo de media móvil (ARIMA) o el método por análisis de regresión (interpolación), ambos con ciertas limitaciones en condiciones particulares. En este documento se reportan los resultados de una investigación dirigida a resolver el problema utilizando redes neuronales. Se presenta el análisis efectuado a una serie histórica de radiación global obtenida en la Universidad Francisco de Paula Santander (Cúcuta, Colombia), con base en los datos registrados por su estación meteorológica, a partir de una serie de estudio de diez años (125.658 registros de temperatura, radiación y energía), con 9.98% datos faltantes. Los datos fueron debidamente depurados y completados mediante algoritmos de redes neuronales tipo backpropagation usando el software matemático MATLAB. |
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