Implementación de pronósticos meteorológicos a partir de Modelos Arima y Redes Neuronales en la provincia de Chimborazo

Resumen

Debido a la alta productividad y competencia económica del país, la agricultura es muy importante en la provincia de Chimborazo. Como uno de los sectores agrícolas más productivos, necesita tecnologías que ayuden a mejorar continuamente los procesos. Los cambios climáticos adversos pueden afectar la productividad, por lo que es importante comprender estos posibles cambios en las variables climáticas, como la temperatura, la humedad y la presión atmosférica. El objetivo fue obtener un modelo de pronósticos idóneo que pudiera predecir los cambios climáticos para el correcto desarrollo de la producción agrícola en zonas rurales. Los pronósticos se realizaron utilizando la base de datos de las estaciones meteorológicas monitoreadas por el GEAA. Se obtuvieron tres pronósticos, uno usando un modelo ARIMA, uno usando una red neuronal de Jordan y uno usando una red neuronal de Elman y estos se compararon con los valores reales. Los resultados muestran que los valores significativos de certeza fueron más evidentes en las redes neuronales especialmente la de Elman.