IMPUTACIÓN DE SERIES DE TIEMPO METEOROLÓGICAS APLICANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (Deep Learning)

• Resumen

El presente artículo muestra los resultados de la implementación de dos técnicas de inteligencia artificial en el campo del Aprendizaje Profundo (Deep Learning) correspondiente a las redes neuronales recurrentes conocidas como Long Short-Term Memory (LSTM) y Gated Recurrent Unit (GRU) para imputar datos faltantes en series de tiempo meteorológicas correspondientes a temperaturas máximas en la región Moquegua. Los resultados alcanzados muestran la superioridad de las redes neuronales recurrentes en la imputación de brechas extensas y muy extensas de datos faltantes respecto a otras técnicas de imputación tradicionales con las que fueron comparadas.