Imputación de Datos Climáticos Utilizando Algoritmos Genéticos Niching. Jimenez, V. A., Will, A., Rodriguez, S., & Lamelas, C. In Acta de la XXXVII Reunión de Trabajo de la Asociación Argentina de Enerǵıas Renovables y Medio Ambiente, volume 2, pages 11139–11148, October, 2014.
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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 enerǵıa, 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 ḿınima 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.

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