Predicción temporal de la velocidad del viento en la sabana de Bogotá usando modelos autorregresivos de Hilbert
En este trabajo se hace un análisis del comportamiento espacio temporal de la velocidad del viento en la Sabana de Bogotá, usando modelos autorregresivos de Hilbert. En particular se estima el operador de autorregresión funcional por medio del patrón de oscilación temporal y del filtro de Kalman. Se dispone de mediciones temporales de velocidad del viento en cada una de las estaciones meteorológicas de la Sabana de Bogotá. Usando métodos de suavizado los registros de cada tiempo son convertidos en funciones (superficies) y por ende, después de cumplida esta fase, se dispone de un conjunto de d... Mehr ...
Verfasser: | |
---|---|
Dokumenttyp: | Trabajo de grado - Maestría |
Erscheinungsdatum: | 2017 |
Schlagwörter: | 51 Matemáticas / Mathematics / 53 Física / Physics / 6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology / Modelo autorregresivo de Hilbert / Filtro de Kalman / Datos funcionales / Spatio-temporal functional model / Autoregressive Hilbertian processes / Principal oscillation patterns and Kalman filter |
Sprache: | Spanish |
Permalink: | https://search.fid-benelux.de/Record/base-29248226 |
Datenquelle: | BASE; Originalkatalog |
Powered By: | BASE |
Link(s) : | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62189 |
En este trabajo se hace un análisis del comportamiento espacio temporal de la velocidad del viento en la Sabana de Bogotá, usando modelos autorregresivos de Hilbert. En particular se estima el operador de autorregresión funcional por medio del patrón de oscilación temporal y del filtro de Kalman. Se dispone de mediciones temporales de velocidad del viento en cada una de las estaciones meteorológicas de la Sabana de Bogotá. Usando métodos de suavizado los registros de cada tiempo son convertidos en funciones (superficies) y por ende, después de cumplida esta fase, se dispone de un conjunto de datos funcionales temporales. El modelo propuesto permite hacer predicción temporal de dichas superficies de velocidad del viento. ; Abstract: In this work, we analyze the Spatial temporal behavior of wind speed in Sabana de Bogot á by using a Spatial autoregressive Hilbertian processes for functional data. In particular, we estimate the autoregressive operator by principal oscillation patterns and Kalman filter. We dispose of temporal wind speed records for each one of the weather stations from Sabana de Bogotá. Using smoothing methods, we get functions from the discrete data at each time and, consequently, we obtain a functional temporal data set. The model obtained allows to carry out temporal-prediction of the behavior of wind speed in the region of study. ; Maestría