Estimación de parámetros meteorológicos secundarios utilizando técnicas de Minería de Datos

Rosabel Zerquera Díaz, Ayleen Morales Montejo, Gil Cruz Lemus, Alejandro Rosete Suárez

Resumen


El presente trabajo desarrolla un proceso de descubrir conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in DataBases, KDD por su siglas en inglés) en el grupo de Medio Ambiente, del Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría y en colaboración con el Centro de Gestión de la Información y Desarrollo de la Energía (Cubaenergía) con el objetivo de obtener un modelo de datos para estimar el comportamiento de los parámetros meteorológicos secundarios a partir de datos de superficie. Se detallan algunos aspectos relacionados con la minería de datos y su aplicación en el entorno meteorológico; además, se seleccionan y describen la metodología CRISP-DM y la herramienta de análisis de datos WEKA. Se utilizan las tareas de selección de atributos y de regresión, la técnica de redes neuronales de tipo perceptrón multicapas y los algoritmos CfsSubsetEval, BestFirst y MultilayerPerceptron. Se obtienen modelos de estimación para los parámetros meteorológicos secundarios: altura de la capa de mezcla convectiva, altura de la capa de mezcla mecánica y velocidad convectiva de escala, necesarios para el estudio de los modelos de dispersión de contaminantes en la zona de la Cujae. Los resultados obtenidos constituyen un precedente para futuras investigaciones, así como para la continuidad de esta en su primera etapa.

Palabras clave


meteorología, estimación, parámetros meteorógicos secundarios, minería de datos, redes neuronales

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DOI: https://doi.org/10.1234/rci.v1i3.30

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