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Application of machine learning techniques to weather forecasting

84 p.

Idioma: English
Publicación: 2019
Materia:
numerical weather prediction
weather analysis
computer systems design
predicción metereológica numérica
análisis metereológico
diseño de sistemas informáticos
Acceso electrónico: http://hdl.handle.net/10810/32532
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id addi-10810-32532
recordtype addi
spelling addi-10810-325322019-04-18T01:03:27Zcom_10810_12140Tesis Doctoralescom_10810_91INVESTIGACIÓNcol_10810_12144TD-Ingeniería y Arquitectura Application of machine learning techniques to weather forecasting Rozas Larraondo, Pablo Inza Cano, Iñaki Lozano Alonso, José Antonio numerical weather prediction weather analysis computer systems design predicción metereológica numérica análisis metereológico diseño de sistemas informáticos 84 p. El pronóstico del tiempo es, incluso hoy en día, una actividad realizada principalmente por humanos. Si bien las simulaciones por computadora desempeñan un papel importante en el modelado del estado y la evolución de la atmósfera, faltan metodologías para automatizar la interpretación de la información generada por estos modelos. Esta tesis doctoral explora el uso de metodologías de aprendizaje automático para resolver problemas específicos en meteorología y haciendo especial énfasis en la exploración de metodologías para mejorar la precisión de los modelos numéricos de predicción del tiempo. El trabajo presentado en este manuscrito comprende dos enfoques diferentes a la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a problemas de predicción meteorológica. En la primera parte, las metodologías clásicas, como la regresión multivariada no paramétrica y los árboles binarios, se utilizan para realizar regresiones en datos meteorológicos. Esta primera parte, está centrada particularmente en el pronóstico del viento, cuya naturaleza circular crea desafíos interesantes para los algoritmos clásicos de aprendizaje automático. La segunda parte de esta tesis explora el análisis de los datos meteorológicos como un problema de predicción estructurado genérico utilizando redes neuronales profundas. Las redes neuronales, como las redes convolucionales y recurrentes, proporcionan un método para capturar la estructura espacial y temporal inherente en los modelos de predicción del tiempo. Esta parte explora el potencial de las redes neuronales convolucionales profundas para resolver problemas difíciles en meteorología, como el modelado de la precipitación a partir de campos de modelos numéricos básicos. La investigación que sustenta esta tesis sirve como un ejemplo de cómo la colaboración entre las comunidades de aprendizaje automático y meteorología puede resultar mutuamente beneficiosa y conducir a avances en ambas disciplinas. Los modelos de pronóstico del tiempo y los datos de observación representan ejemplos únicos de conjuntos de datos grandes (petabytes), estructurados y de alta calidad, que la comunidad de aprendizaje automático exige para desarrollar la próxima generación de algoritmos escalables. 2019-04-17T10:55:00Z 2019-04-17T10:55:00Z 2019-02-11 2019-02-11 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10810/32532 746689 19493 eng info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ Atribución 3.0 España (cc)2019 PABLO ROZAS LARRAONDO (cc by 4.0)
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Rozas Larraondo, Pablo
Application of machine learning techniques to weather forecasting
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