DeepMAP : deep modular attention for time-series prediction in multi-station environments

We propose model based on deep neural networks for time-series prediction at a specific site using information from multiple measuring stations. The key aspects of this model is the presence of an attention mechanism that dynamically determines the importance of the information provided by the stations to conduct the prediction process and a structure that allows for the implementation of an end-to-end learning scheme and that can be interpreted after training. Through experiments in air-quality prediction and solar irradiance forecasting, we show that the proposed model is simple but effective to solve time-series prediction problems in multisation environments compared with other data fusion techniques.Proponemos un modelo basado en redes neuronales profundas para la predicción de series de tiempo en un sitio específico utilizando información de múltiples estaciones de medición. Los aspectos clave de este modelo es la presencia de un Mecanismo de atención que determina dinámicamente la importancia de la información proporcionada por el estaciones para llevar a cabo el proceso de predicción y una estructura que permita la implementación de un fin-esquema de aprendizaje de principio a fin y que se puede interpretar después de la formación. A través de experimentos sobre la calidad del aire predicción y previsión de irradiancia solar, mostramos que el modelo propuesto es simple pero efectivo para resolver problemas de predicción de series de tiempo en entornos de multización en comparación con otra fusión de datos técnicas.Magíster en Ingeniería Electrónica y de ComputadoresMaestrí