(untitled) (Ingenio Magno, 2016)
Os prognósticos de séries de tempo meteorológicos podem ajudar nos processos de tomada de decisão executados pelas entidades de previsão de desastres e da geração de alertas com antecedência, diante da possibilidade de ocorrência de eventos naturais que acarretam situações de risco para as comunidades. Para a realização destes prognósticos há um número considerável de métodos, desde os ingênuos ou naiive até aqueles que utilizam técnicas mais complexas como a inteligência artificial. Neste estudo experimental foi empregada uma série de tempo metereológica da estação chamada Agronomía da Cidade de Manizales- Colômbia, a qual armazena os seguintes dados de variáveis: precipitação, temperatura média, brilho solar e umidade relativa. Os prognósticos pelo método naiive, redes neurais artificiais e com sistemas neuro difusos foram utilizados; fazendo também uma comparação dos mesmos frente a uma regressão múltipla, destinada a verificar a precisão. Os resultados obtidos neste estudo mostram por um lado, que é possivel refinar os modelos utilizados geralmente para atingir resultados mais conclusivos e, por outro, que sejam extensivos a outras estações de monitorização da zona, incluindo novas variáveis, tanto explicativas, quanto, variáveis que permitem predizer.