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.
Paper abstract bibtex 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.
@inproceedings{Jimenez2014ASADES,
series = {Acta de la {XXXVII} {Reunión} de {Trabajo} de la {Asociación} {Argentina} de {Enerǵıas} {Renovables} y {Medio} {Ambiente}},
title = {Imputación de {Datos} {Climáticos} {Utilizando} {Algoritmos} {Genéticos} {Niching}},
volume = {2},
isbn = {978-987-29873-0-5},
url = {http://www.sebastianrodriguez.com.ar/files/Jimenez_et_al_2014_Imputación_de_Datos_Climáticos_Utilizando_Algoritmos_Genéticos_Niching.pdf},
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 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.},
booktitle = {Acta de la {XXXVII} {Reunión} de {Trabajo} de la {Asociación} {Argentina} de {Enerǵıas} {Renovables} y {Medio} {Ambiente}},
author = {Jimenez, Victor A. and Will, Adrian and Rodriguez, Sebastian and Lamelas, Cesar},
month = oct,
year = {2014},
keywords = {algoritmos genéticos niching, imputación de datos faltantes, regresión lineal, selección de variables},
pages = {11139--11148},
}
Downloads: 0
{"_id":"AWPweW3QN6BNdMZPA","bibbaseid":"jimenez-will-rodriguez-lamelas-imputacindedatosclimticosutilizandoalgoritmosgenticosniching-2014","author_short":["Jimenez, V. A.","Will, A.","Rodriguez, S.","Lamelas, C."],"bibdata":{"bibtype":"inproceedings","type":"inproceedings","series":"Acta de la XXXVII Reunión de Trabajo de la Asociación Argentina de Enerǵıas Renovables y Medio Ambiente","title":"Imputación de Datos Climáticos Utilizando Algoritmos Genéticos Niching","volume":"2","isbn":"978-987-29873-0-5","url":"http://www.sebastianrodriguez.com.ar/files/Jimenez_et_al_2014_Imputación_de_Datos_Climáticos_Utilizando_Algoritmos_Genéticos_Niching.pdf","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 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.","booktitle":"Acta de la XXXVII Reunión de Trabajo de la Asociación Argentina de Enerǵıas Renovables y Medio Ambiente","author":[{"propositions":[],"lastnames":["Jimenez"],"firstnames":["Victor","A."],"suffixes":[]},{"propositions":[],"lastnames":["Will"],"firstnames":["Adrian"],"suffixes":[]},{"propositions":[],"lastnames":["Rodriguez"],"firstnames":["Sebastian"],"suffixes":[]},{"propositions":[],"lastnames":["Lamelas"],"firstnames":["Cesar"],"suffixes":[]}],"month":"October","year":"2014","keywords":"algoritmos genéticos niching, imputación de datos faltantes, regresión lineal, selección de variables","pages":"11139–11148","bibtex":"@inproceedings{Jimenez2014ASADES,\n\tseries = {Acta de la {XXXVII} {Reunión} de {Trabajo} de la {Asociación} {Argentina} de {Enerǵıas} {Renovables} y {Medio} {Ambiente}},\n\ttitle = {Imputación de {Datos} {Climáticos} {Utilizando} {Algoritmos} {Genéticos} {Niching}},\n\tvolume = {2},\n\tisbn = {978-987-29873-0-5},\n\turl = {http://www.sebastianrodriguez.com.ar/files/Jimenez_et_al_2014_Imputación_de_Datos_Climáticos_Utilizando_Algoritmos_Genéticos_Niching.pdf},\n\tabstract = {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.},\n\tbooktitle = {Acta de la {XXXVII} {Reunión} de {Trabajo} de la {Asociación} {Argentina} de {Enerǵıas} {Renovables} y {Medio} {Ambiente}},\n\tauthor = {Jimenez, Victor A. and Will, Adrian and Rodriguez, Sebastian and Lamelas, Cesar},\n\tmonth = oct,\n\tyear = {2014},\n\tkeywords = {algoritmos genéticos niching, imputación de datos faltantes, regresión lineal, selección de variables},\n\tpages = {11139--11148},\n}\n\n","author_short":["Jimenez, V. A.","Will, A.","Rodriguez, S.","Lamelas, C."],"key":"Jimenez2014ASADES","id":"Jimenez2014ASADES","bibbaseid":"jimenez-will-rodriguez-lamelas-imputacindedatosclimticosutilizandoalgoritmosgenticosniching-2014","role":"author","urls":{"Paper":"http://www.sebastianrodriguez.com.ar/files/Jimenez_et_al_2014_Imputación_de_Datos_Climáticos_Utilizando_Algoritmos_Genéticos_Niching.pdf"},"keyword":["algoritmos genéticos niching","imputación de datos faltantes","regresión lineal","selección de variables"],"metadata":{"authorlinks":{}}},"bibtype":"inproceedings","biburl":"https://api.zotero.org/users/629018/collections/IH38WM4M/items?key=6tmWCKu5rNjpMYBCLquGea4A&format=bibtex&limit=100","dataSources":["dpS26Nm5wBb9pZTfk"],"keywords":["algoritmos genéticos niching","imputación de datos faltantes","regresión lineal","selección de variables"],"search_terms":["imputaci","datos","clim","ticos","utilizando","algoritmos","gen","ticos","niching","jimenez","will","rodriguez","lamelas"],"title":"Imputación de Datos Climáticos Utilizando Algoritmos Genéticos Niching","year":2014}