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(Proceedings) |
Acta de la XXXVII Reunión de Trabajo de la Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente 2: 11139-11148 (2014)
Imputación de Datos Climáticos Utilizando Algoritmos Genéticos Niching
Victor A. Jimenez
,
Adrian Will
,
Sebastián Alberto Rodriguez
,
Cesar Lamelas
ABSTRACT
La falta de datos en bases de datos climáticas es un problema común en todo el mundo. Debido a que los datos meteorológicos son un parámetro esencial para estudios y desarrollos de aplicaciones relacionados a clima y energía, es de vital importancia la utilización de técnicas para el relleno de datos faltantes. Esta tarea requiere conocimientos especializados y los modelos utilizados cambian con el tiempo. Se presenta en este trabajo un método para relleno de datos faltantes basado en Algoritmos Genéticos Niching, para su aplicación en datos climáticos con mínima intervención del usuario. El método fue validado utilizando datos climáticos diarios provenientes de estaciones meteorológicas de Tucumán, Argentina. Los resultados muestran que el método completa con éxito los datos faltantes, reportando promedios de errores absolutos de 0.9 [°C] para Temperatura, 0.2 [hPa] para Presión Atmosférica, 2.3 [\%] para Humedad Relativa y 0.8 [MJ/m 2] para Radiación Solar global.