(untitled) (Ingenio Magno, 2016)
Los pronósticos de series de tiempo meteorológicas pueden ayudar a los procesos de toma de decisiones llevados a cabo por entidades encargadas de la prevención de desastres y la generación de alertas tempranas, ante la posibilidad de ocurrencia de eventos naturales que conlleven situaciones de riesgo para las comunidades. Para la realización de estos pronósticos, se cuenta con un número considerable de métodos, que van desde los ingenuos o naïves, hasta los que emplean técnicas más complejas, como las propias de la inteligencia artificial. En este estudio experimental se trabajó una serie de tiempo meteorológica de la estación Agronomía de Manizales, la cual presenta datos de las variables precipitación, temperatura media, brillo solar y humedad relativa. Se emplearon pronósticos por el método naïve, por redes neuronales artificiales y con sistemas neurodifusos; también se hizo una comparación de estos contra una regresión lineal múltiple, con el fin de verificar su precisión. Los resultados obtenidos en este estudio muestran, por una parte, que es posible refinar los modelos generalmente usados para lograr resultados más concluyentes; por otra, que se puedan extender a otras estaciones de monitoreo de la región, incluyendo nuevas variables tanto explicativas como por predecir.