Estudio de métodos de construcción de ensembles de clasificadores y aplicaciones

La inteligencia artificial se dedica a la creación de sistemas informáticos con un comportamiento inteligente. Dentro de este área el aprendizaje computacional estudia la creación de sistemas que aprenden por sí mismos. Un tipo de aprendizaje computacional es el aprendizaje supervisado, en el cual, se le proporcionan al sistema tanto las entradas como la salida esperada y el sistema aprende a partir de estos datos. Un sistema de este tipo se denomina clasificador. En ocasiones ocurre, que en el conjunto de ejemplos que utiliza el sistema para aprender, el número de ejemplos de un tipo es mucho mayor que el número de ejemplos de otro tipo. Cuando esto ocurre se habla de conjuntos desequilibrados. La combinación de varios clasificadores es lo que se denomina "ensemble", y a menudo ofrece mejores resultados que cualquiera de los miembros que lo forman. Una de las claves para el buen funcionamiento de los ensembles es la diversidad. Esta tesis, se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos de construcción de ensembles, centrados en técnicas de incremento de la diversidad y en los problemas desequilibrados. Adicionalmente, se aplican estas técnicas a la solución de varias problemas industriales.Ministerio de Economía y Competitividad, proyecto TIN-2011-2404

Ensemble forecast of solar radiation using TIGGE weather forecasts and HelioClim database

International audienceMedium-range forecasts (one day to two weeks) of solar radiation are commonly assessed with a single forecast at a given location. In this paper, we forecast maps of surface solar irradiance, using ensembles of forecasts from the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) with a 6-h timestep. We compare our forecasts with observations derived from MeteoSat Second Generation (MSG) and provided by the HelioClim-3 database as gridded observations over metropolitan France. First, we study the ensembles from six meteorological centers. Second, we use sequential aggregation to linearly combine all the forecasts with weights that vary in space and time. Sequential aggregation updates the weights before any forecast, using available observations. We use the global numerical weather prediction from the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) as a reference forecast. The issue of spatial resolution is discussed because the low resolution forecasts from TIGGE are compared to high resolution irradiance estimated from MSG data. We found that the TIGGE ensembles are under-dispersed but rather different from one to another. Aggregation decreases the forecast error by 20%, and produces a more realistic spatial pattern of predicted irradiance