Modelización de series de tiempo no lineales de SO2 en Salta Capital, Argentina, mediante el empleo de perceptrones multicapa
Palabras clave:
contaminación ambiental, estadística, redes neuronales, modelado estructural, filtro de Kalman, pronósticosResumen
En este trabajo se realizó un estudio estadístico de variables físico químicas asociadas al fenómeno de
contaminación ambiental, en particular concentración media mensual de SO2, medidas en la ciudad Salta Capital, Argentina,
simultáneamente a concentraciones de NO2 y O3. Las series bajo estudio presentaban comportamientos dinámicos no
lineales, datos atípicos y cambios estructurales, lo que hizo imposible modelarlas con tipologías econométricas tradiciones
(AR, MA, ARMA, ARIMA, entre otras). Una solución eficiente que se encontró, hace uso de la teoría de los perceptrones
multicapa. Mediante el modelo estructural de series de tiempo, esta solución se presenta como un proceso matemático
iterativo que permite obtener un modelado final el cual tiene una muy alta confiabilidad (95%) para realizar generación de
valores sintéticos de la variable estudiada.
