2016
DOI: 10.18046/syt.v14i37.2239
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Estimating missing data in historic series of global radiation through neural network algorithms

Abstract: In data processing time series of meteorological data problems, you are incomplete in some time intervals; it addresses the issue commonly using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) or the method by regression analysis (interpolation), both with certain limitations under particular conditions. This paper presents the results of an investigation aimed at solving the problem using neural networks reported. The analysis of a time series of global radiation obtained at the Francisco de Paula Santan… Show more

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“…Pero a su vez existen diferentes retos frente a la obtención de datos con calidad, los datos incompletos en las series de tiempo, diferentes autores proponen técnicas en [18], [19], [20] para aplicar y obtener una data completa y confiable. En la sección dos se describen las principales fuentes disponibles para la recolección de datos hidrometereológicos, igualmente se aborda el tema de la calidad y fiabilidad de los datos, y se analizan los desafíos y posibles soluciones en la recolección de datos y se sintetizan algunas conclusiones sobre la revisión realizada.…”
Section: Introductionunclassified
“…Pero a su vez existen diferentes retos frente a la obtención de datos con calidad, los datos incompletos en las series de tiempo, diferentes autores proponen técnicas en [18], [19], [20] para aplicar y obtener una data completa y confiable. En la sección dos se describen las principales fuentes disponibles para la recolección de datos hidrometereológicos, igualmente se aborda el tema de la calidad y fiabilidad de los datos, y se analizan los desafíos y posibles soluciones en la recolección de datos y se sintetizan algunas conclusiones sobre la revisión realizada.…”
Section: Introductionunclassified