Modeling time series of climatic parameters with probabilistic finite automata

Abstract A model to characterize and predict continuous time series from machine-learning techniques is proposed. This model includes the following three steps: dynamic discretization of continuous values, construction of probabilistic finite automata and prediction of new series with randomness. The first problem in most models from machine learning is that they are developed for discrete values; however, most phenomena in nature are continuous. To convert these continuous values into discrete values a dynamic discretization method has been used. With the obtained discrete series, we have built probabilistic finite automata which include all the representative information which the series contain. The learning algorithm to build these automata is polynomial in the sample size. An algorithm to predict new series has been proposed. This algorithm incorporates the randomness in nature. After finishing the three steps of the model, the similarity between the predicted series and the real ones has been checked. For this, a new adaptable test based on the classical KolmogoroveSmirnov two-sample test has been done. The cumulative distribution function of observed and generated series has been compared using the concept of indistinguishable values. Finally, the proposed model has been applied in several practical cases of time series of climatic parameters

Implementación de un modelo de autómata celular para el pronóstico de la precipitación espacial. Caso de estudio ciudad de Bogotá (Colombia)

El alcance de la presente investigación se enmarca en el estudio del pronóstico de precipitación haciendo uso de un modelo de Autómata Celular, reproduciendo el fenómeno para diferentes niveles de agregación temporal, obedeciendo a un periodo de tiempo comprendido en entre los años 1995 a 1999. La metodología expuesta plantea un modelo guiado por datos que se caracteriza por ser robusta y genérica. Se parte de la información pluviográfica la ciudad de Bogotá, el interés de la modelación hidrológica y por ende del pronóstico es generar escenarios críticos que contribuyan a las entidades a tomar decisiones en cuanto al diseño de estructuras o definir estrategias en los planes y/o proyectos de sistemas de alertas. Por el hecho de partir de información de estaciones puntuales se advierte que como resultado del proceso de interpolación para generar los campos de precipitación se encuentra una incertidumbre espacial, este tipo de problemas se podrían obviar si la adquisición de la información se realizara con tecnologías como el radar.Maestrí