%0 Journal Article
%T Generaci車n de pron車sticos para la precipitaci車n diaria en una serie de tiempo de datos meteorol車gicos
%A Emilcy Juliana Hern芍ndez-Leal
%A Juli芍n Moreno-Cadavid
%A N谷stor Dar赤o Duque-M谷ndez
%J -
%D 2016
%X Los pron車sticos de series de tiempo meteorol車gicas pueden ayudar a los procesos de toma de decisiones llevados a cabo por entidades encargadas de la prevenci車n de desastres y la generaci車n de alertas tempranas, ante la posibilidad de ocurrencia de eventos naturales que conlleven situaciones de riesgo para las comunidades. Para la realizaci車n de estos pron車sticos, se cuenta con un n迆mero considerable de m谷todos, que van desde los ingenuos o naˋves, hasta los que emplean t谷cnicas m芍s complejas, como las propias de la inteligencia artificial. En este estudio experimental se trabaj車 una serie de tiempo meteorol車gica de la estaci車n Agronom赤a de Manizales, la cual presenta datos de las variables precipitaci車n, temperatura media, brillo solar y humedad relativa. Se emplearon pron車sticos por el m谷todo naˋve, por redes neuronales artificiales y con sistemas neurodifusos; tambi谷n se hizo una comparaci車n de estos contra una regresi車n lineal m迆ltiple, con el fin de verificar su precisi車n. Los resultados obtenidos en este estudio muestran, por una parte, que es posible refinar los modelos generalmente usados para lograr resultados m芍s concluyentes; por otra, que se puedan extender a otras estaciones de monitoreo de la regi車n, incluyendo nuevas variables tanto explicativas como por predecir
%K an芍lisis de datos
%K meteorolog赤a
%K m谷todos ingenuos (naˋves)
%K pron車sticos
%K redes neuronales artificiales
%K sistemas neurodifusos
%U http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno/article/view/1172