El uso de perceptrones multicapa para la modelización estadística de series de tiempo no lineales de SO2, en Salta Capital, Argentina

El uso de perceptrones multicapa para la modelización estadística de series de tiempo no lineales de SO2, en Salta Capital, Argentina

En este trabajo se realizó un estudio estadístico de variablesfísico químicas asociadas al fenómeno de contaminación ambiental,en particular concentración media mensual de SO2, medidas en la ciudad Salta Capital, Argentina, simultáneamente a concentracionesde NO2 y O3. Las series bajo estudio presen...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Musso, Haydeé Elena, Ávila Blas, Orlando José
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2013
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/8479
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spelling RMTA84792022-01-27T17:50:41Z The use of multilayer perceptrons for statistical modeling SO2 non linear time series in Salta Capital, Argentina El uso de perceptrones multicapa para la modelización estadística de series de tiempo no lineales de SO2, en Salta Capital, Argentina Musso, Haydeé Elena Ávila Blas, Orlando José time series modelling multistep perceptrons air pollution sulfure dioxide passive sampling series de tiempo modelización perceptrones multicapa contaminación ambiental dióxido de azufre muestreo pasivo In this paper a statistical study of phisical-chemistry variables connected with enviroment pollution, specifically SO2 monthly average concentration, measured in Salta Capital city, Argentina, together with NO2 and O3 concentrations, was made. Time series under study shown non linear dinamic behaviour, outliers and structural changes. Due to these it was impossible to use typical econometric typologies (AR, MA, ARMA, ARIMA, among others). Aneffective solution which uses multistep perceptrons theory was found. By using structural time series modelling, this solution is presentedby an iterative mathematical process that allows us to obtain a finalmodel with a high confidence level (95%) in order to do thefore casting step on the studied variable. En este trabajo se realizó un estudio estadístico de variablesfísico químicas asociadas al fenómeno de contaminación ambiental,en particular concentración media mensual de SO2, medidas en la ciudad Salta Capital, Argentina, simultáneamente a concentracionesde NO2 y O3. Las series bajo estudio presentaban comportamientosdinámicos no lineales, datos atípicos y cambios estructurales, lo quehizo imposible modelarlas con tipologías econométricas tradiciones(AR, MA, ARMA, ARIMA, entre otras). Una solución eficiente quese encontró, hace uso de la teoría de los perceptrones multicapa.Mediante el modelo estructural de series de tiempo, esta solución sepresenta como un proceso matemático iterativo que permite obtenerun modelado final el cual tiene una muy alta confiabilidad (95%),para realizar pronósticos a futuro sobre el comportamiento de lavariable estudiada. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2013-04-05 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/8479 10.15517/rmta.v20i1.8479 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 20 No. 1 (2013): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 61-78 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 20 Núm. 1 (2013): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 61-78 Revista de Matemática; Vol. 20 N.º 1 (2013): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 61-78 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/8479/8004 Derechos de autor 2013 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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